| 研究概要 |
複雑な組立作業を実現するためには, 作業状態を適切に認識し, それに応じて制御方策(手先のコンプライアンス)を上手く切り替えていく必要がある. 本研究では, 人の高度な組立技能をロボットに実現することを目標として, 「作業状態を適切に表現するするための作業特徴量の抽出」および「制御方策の切り替え条件のモデル化」の方法論の構築を行う. 本年度は, 本研究を進めるための下準備および作業特徴量抽出手法の構築に関して以下の研究課題に取り組んだ.
1. 人の組立作業時の実演データの測定 : 現有の6自由度ハプティックデバイスを一部改良し, 直観的かつ作業方策の切り替えが必要な乾電池装填作業を対象として, 実演作業中の位置および力のデータを測定するシステムを作成した. 個人差やバネ定数などの作業条件の違いを考慮して方法論の構築を行うために, 多様な条件での実演データの収集を行った.
2. 組立作業シミュレータの作成 : 次年度以降に行う制御方策の切り替え条件のモデル化および獲得動作の検証のため, 実際の作業を良く再現する組立作業シミュレータの構築を行った.
3. 作業特徴量抽出手法の構築 : 人が作業を行う場合, 対象物の形状やコンプライアンス構造など事前に把握できる条件をもとに大まかな作業戦略を構築し, その予測と実際の作業データとの対応付けにより作業状態を認識して上手く作業を実現している. そこで対象物の構造に着目し, 組立作業を実現するための基本的な作業戦略とそれに対応した対象物の基本構造を本年度は提案した. 来年度はこの結果をもとに, 実演データを作業戦略と対応付けて解析し, 作業状態を適切に判断するための方法論を構築する.
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