| 研究概要 |
多指ロボットハンドにより把握が困難な微小物体としてコイン状の物体に着目し,ヒトによる把握動作実験を行った.把握状況として自動販売機等のコイン返却口(以下,返却口)を仮定している.返却口の幅(指4本分と1本分),手前側の壁の高さ(6[mm],30[mm]),壁の傾き(90[deg],60[deg]),エッジ形状(角と半径15[mm]のR),奥行き(150[mm],30[mm])をパラメータとした.今年度は被験者数を3名から10名に増やした.
予備実験同様に,細かく分けて10種類の把握戦略が存在することが分かった.10種類の把握戦略は大きく3つ,(a)エッジを支点としてコインを回転させて拾い上げる(Rotating Group),(b)手前の斜面上を滑らせて拾い上げる(Sliding Group),(c)指先で摘み上げる(Picking-Up Group)に分けられる.被験者数が増えて統計上の精度が上がったことで,把握環境(返却口形状)と把握戦略との間の関係が明らかになった.返却口形状パラメータのうち,(1)返却口の高さ拘束の有無(2)手前の壁と床の間の角度(3)手前の壁と床の間のエッジの形状の3つが支配的であることが明確になった.本実験を元にして,(1)から(3)の3つのパラメータを用いた把握戦略選択アルゴリズムを設計した.
極めて稀だが,90[deg]の直角な壁においてコインを滑らせて持ち上げるケースが観察された.大半の被験者はコインを回転させるか,摘み上げて把握する.特殊な把握メカニズムの発見を目指して,より詳細な実験を行った結果,返却口手前の壁面とコイン側面を接触させて斜め上方に瞬間的に転がすことで床からコインを引き離し,その後は滑らせて持ち上げていることが分かった.
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