| 研究概要 |
本研究では,分散ネットワーク構造に基づいた大規模な高速リアルタイム認識・行動システムを開発し,環境変動に応じて有機的に再構成される新しい階層型統合モデルの構築を目的としている.本年度は、多数のセンサとアクチュエータが協調した超高速センサフィードバックシステムの応用例として以下のとおり研究を進めた。
1.高速応答を利用し高度な安全性を備えた人間支援のための自動化システム応用
高速に動く対象の安全な回避を目指して,高速ビジョンを衝突回避に用いた研究を行った.ここでは,カメラヘッドをロボットマニピュレータに搭載する搭載型システムとした.この手法では,ロボットとビジョンの間のオクルージョンが問題にならないために,安全な回避動作が可能となる.小型高速安価な高速ビジョンをリンク表面に多数配置すれば,オクルージョンが生じずに高速な回避が可能となる.搭載型システムに適した高速ビジュアルサーボ法を提案し,動的な障害物をより滑らかな回避が可能となる回避軌道の生成方法を考案した.
2.超高速での視覚認識,ハンドリング,マニピュレーションを組み合わせたFA応用タスク
高速視覚を動作認識マスタシステムとして用いるマスタスレーブ制御を実現した.機械的なマスタシステムを使用する代わりに、ビジョンによって非接触に人間の動作を実時間で計算する.この方法では、人間の手に装着するものは少なく、運動が制約されないため高速で大きな範囲の動きを伝えることができるという利点がある.通常のビジョンシステムではサンプリングレートが低すぎ、人間の手の動作を実時間で追従することが困難であるために,高速視覚として1msのサンプリングレートを持つ列並列高速ビジョンを用いた.また,スレーブシステムとして0.1sで180度回転することができる高速多指ロボットハンドとを用いることにより、人間の高速な運動を追従可能なマスタスレーブ制御を実現した.
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