| 研究概要 |
ロボットシステムの環境の変動に対する柔軟な適応能カを高めるための能動的な視覚プラニング技術の確立をめざし、いくつかのシステム構成を通して研究を行った。本研究により得られた成果を以下にまとめる:
(1) STRIPS風のプラニングシステムをベースにタスクプラナとセンサプラナとの融合を図るプロトタイプシステムを構成した。具体的なロボット作業(例題としてコーヒーサービスのタスク)のプラニング・シミュレーションへ適用を行った。センシングプランとしては,作業局面に対応したカメラの選択とズーム機能を埋め込み,同プロトタイプシステムの有効性を確認した。
(2) 作業の実行を的確に監視するために,人間の視覚のような広角視野と,中心視に相当する機能を協調的に働かせる能動視覚のプロトタイプシステムを構築した。このシステムでは,周辺視としての広角レンズをもつ2台のカメラでステレオ視を構成し3次元情報を抽出できるように拡張を行うと共に,中心視として用いたパン・チルト可能なカメラとの協調動作を構成し,実験により能動視覚システムの有効性を確認した。
(3) 柔軟なヒューマン・ロボットインタフェースとして、強化現実(Augmented Reality)の技術として知られるディジタルデスク(Digital Desk)をロボットの操作や教示向きに拡張した。このプロトタイプシステムは,情報提示のためにプロジェクタサブシステムと,人間の動作認識のための実時間トラッキングビジョンサブシステムから構成される。柔軟な操作を可能にする仮想操作パネルと,直観的な操作を行なうための作業環境の実画像を机の上に融合した仮想作業環境の2つのレベルを統合したインタフェースを構成し,作業教示の実験を通してそれらの有効性を確認した。
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