局所触覚情報から物体の3次元形状再構成を目指した多指ハンドによる探索動作の効率化

• 研究課題/領域番号: 24K03003
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 船橋 賢 早稲田大学, 理工学術院, 助教 (00905151)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2026年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円); 2024年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
• キーワード: 深層学習 / 触覚センシング / 多指ハンド / マニピュレーション

研究開始時の研究の概要

本研究では物体の一部に接触することで物体の全体形状を予測・再構成し，日常物体を掴み上げられる位置までの探索動作を効率化することを目指す．触覚情報だけでは物体全体形状の把握が困難なためどう探索すれば良いかの判断が難しい．これに対し，深層学習を用いて物体の一部の触覚情報からで物体全体の3次元点群を出力，動作生成モデルに組み込むことで，効率的な探索動作・短時間の把持動作への移行を目指すこととした．