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指先の弾性要素の変形を積極的に利用して多指ハンドによる把持物体の任意の6自由度運動（並進3自由度，回転3自由度）を実現するために，まず2次元平面運動に限定して，多指ロボットハンドの関節角，目標とする物体の位置・姿勢，弾性要素の変形の間の関係式を導出し，同時に提案する物体操作手法を検証するために2指ロボットハンドと弾性要素の2次元シミュレータの作成を進めた．
また，視触覚センサと多指ハンドを用いた物体の把持と移動を実現するために，3指ロボットハンドの設計を進めるとともに，多指ハンドの指に埋め込んで使用する複数のLEDとフォトトランジスタによって構成される近接覚センサの開発を進め，センサを試作して計測原理を確認するための予備実験を行った．
さらに，ロボットによる組み立て作業を自動化するために，剛体と柔軟物の認識手法の開発を進めた．剛体の認識手法については，多層ニューラルネットを利用して多視点画像から物体の種類と姿勢を認識する手法について国際会議IROSで研究成果を発表した．柔軟物の認識手法については，前年度までに開発した多層ニューラルネットを利用した特徴点抽出とクラスタリングに基づき，折り重なって置かれた複数の長方形布を撮影した1枚の画像から各布の抽出と形状認識を実現する手法を拡張した．具体的には，折り目や輪郭上に存在する検出することが難しい特徴点について，隣接する特徴点の情報から位置を推定する手法を開発し，実験によって布の抽出精度が向上することを確認した．
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