| 研究課題/領域番号 |
21K12072
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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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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
鈴木 陽介 金沢大学, フロンティア工学系, 准教授 (20582331)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021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 | 近接覚センサ / 点群生成 / ロボットハンド / 形状認識 / マニピュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
食品や日用品など，形状モデルが事前に得られない対象物の精密把持を可能とするための，多指ロボットハンド指先の近接覚センシングに基づく全方位・高精度・高密度の3D形状モデル構築手法の実現を目的とする．これにより，従来の認識技術における死角・隠蔽の存在や所要時間の長さの問題を解決する．本研究課題では，階層的な近接覚情報処理システムの導入を行い，対象物近傍にて安定的な非接触の触探索動作を生成する運動制御アルゴリズムと，リアルタイムで精密な3D形状モデルを構築するための情報処理の統合的手法を開発する．
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| 研究成果の概要 |
この研究では，ロボットが人の代替となり器用な手作業を行うための，指先用のセンサの開発とこれを用いた未知物体の形状認識技術の開発を行った．指先のセンサは非接触のまま近傍の物体を認識でき，物体との意図せぬ接触を避けながら周囲をなぞることで，手探りするように物体形状を推定することができる．研究成果として，様々な用途で使用可能なセンサ設計を実現した．また，局所的な曲率推定と併せた全体形状推定を行うことで推定精度を向上させる手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療・福祉や農業など生活基盤を支える仕事は多くの手作業を含み，ロボットによる代替を行うには未知の物体であっても器用に扱う能力が必要と考えられる．物体を器用に操るには物体の形状を正確に認識する必要がある．本研究成果は，ロボットが指先の感覚を用いて物体の形状を認識することを可能とするものである．指先で探るため視覚のような死角が少なく，また意図せぬ接触を避けられるため安全性にも寄与する．指先のセンサは様々なロボットに実装しやすいモジュール設計を採用しており，汎用性も高いと考えられる．
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