| 研究概要 |
本研究では,物体の完全なモデルが無い場合において,触覚とコンプライアンスを組み合わせた把持動作生成およびスキル動作生成に注目した.多くの把持モデルは,環境をモデル化するために視覚やレーザー測距器を必要とする.しかし,対象物が手で隠れてしまった場合などは正確なモデルを得ることはできない.しかしTWENDY-ONEはそのコンプライアンス特性によって,モデルが無くても対象物を把持できることを示した.さらに,触覚を導入することで,さらに誤差を補正し把持を確実にすることができると考えられる.本研究では,その触覚によるモデリング作成を進めた.スキルの動作生成としては,作業スペースを特定したうえで,実行可能な把持と操りを学習するのと同時に,確実ではない把持と操りをも学習することである.この動作で重要なパラメータは,姿勢と触覚のデータである.
この研究の成果は,「手の操作のためのセンサー予測と安定性評価」というタイトルで国際会議IROS2013に論文投稿した.片手で,落とすことなく物をハンドリングすることは,ロボットには難しい課題であるこのような運動を計画する方法としては,異なる動作における触覚データに基づく予測である.異なる動作の生成はオフラインのシミュレーションで行う.予測されたセンサーデータを用いて,目的としたゴールが達成できるかどうかを評価する.順モデルは,まず手の操作(指先の問に球を転がす)から生じる接触状態を予測する.解析的にそのようなモデルを作成することは難しいため,機械学習から得る.このモデルをTWENDY-ONEの器用なハンドを用いて評価した.その結果,このモデルは正確に接触状態の変化と安定性を含めた軌道を生成することができた.
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| 今後の研究の推進方策 |
十分な視覚情報が無く,形状および正確な位置が分からない対象物であっても,触覚情報とコンプライアンス機能を使うことで,把持やハンドリンが可能であることが分かった.次のステップとして,実機へのインプリメントと同時に,タブレット端末を用いた簡易指令による制御を検討する.その際に,単純な形状だけではなく,さまざまな形状の対象物の操作を対象とし,タスクの内容も対象物へのリーチング・把持・ハンドリング操作など様々な作業内容への拡大を検討する.最後に論文としてまとめ,国内外のJournal,国際会議等へ投稿する.
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