| 研究課題/領域番号 |
17K06471
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計測工学
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| 研究機関 | 中京大学 |
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研究代表者 |
橋本 学 中京大学, 工学部, 教授 (70510832)
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| 研究分担者 |
秋月 秀一 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 助教 (40796182)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 作業動作分析 / 熟練作業者 / 視線計測 / 動作計測 / 深層学習 / LSTM / 3次元物体認識 / スキル分析 / 作業動作 / 動画像解析 / ヒューマンセンシング / 熟練者 / 技能教育 / 熟練作業 / 暗黙知 / 動作特徴量 / 物体認識 / 熟練技能の分析 / センシング / 組立作業 / 技能レベル / ロボットシステム / 熟練技能 / シンボル記号列 / 作業動作認識 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，熟練作業者が持っている「技」を自動抽出し，これをロボットシステムに転移するための技術に関する検討をおこなった．研究成果は次の2つである．(1)作業対象物としての3次元物体と手の動作の両方を扱える作業センシング・記述・分析手法を提案した．具体的には，視線情報と作業時間に着目した分析法，視線と手の動きの連動性に着目した分析法，および視線と手の時系列情報に着目した分析法の3つを提案した．(2)多様な物体を認識しロボット把持パラメータを決定するための技術として，曲率ベースの局所特徴量，プリミティブ近似を利用したモデルレス物体認識手法および概形モデル利用物体認識手法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は，熟練作業者の「技」という，従来は暗黙知とされてきた情報を，視線や手の動きという物理計測可能な情報の分析によってデータ化し，熟練者の技が具体的にどのように数値的に表現できるかを示した．この点に最も大きな学術的意義がある．また，年々少子化が進み，労働力人口の減少を余儀なくされている日本の社会において，人に代わって高度な製品を製造するロボットの実現に向けた有用な情報を提供できた点に，社会的な大きな意義があると考えている．
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