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本研究課題では，マテリアルハンドリングにおける作業精度と作業速度を向上させるための仕組みとして，近接センサ素子による条件反射的なアクティブセンシング機能を備えたロボットハンドの研究開発を行う．把持対象物の形状に合わせて最適なセンシング領域を物体に触れる前から“触れているかのような”手探り動作を可能とすることで，多種多様な形状の製品を扱うマテリアルハンドリングの作業速度を向上させることができると期待される．平成27年度の研究では，既に提案した物体表面を非接触でなぞるような指先軌道を実現する把持動作（形状適応把持と呼ぶ）の性能向上を主として行った．具体的には，ビジョン情報処理との融合により，形状適応把持が適切に実行されるために，各指先の初期アプローチ位置が近接センシングに有利な表面となるようなアプローチ軌道決定方法を導入した．近接センサの検出感度は検出面の曲率が小さいほど向上するため，シミュレータを用いて種々の曲率面に対する指先センサ位置を網羅的に変化させた結果から近似式を導き，複雑形状を有する把持対象物における指先アプローチ目標位置を決定するアルゴリズムを作成・実装した．本アルゴリズムの特徴は，把持対象物のうちビジョン情報が得られた部分のみから直ちにロボットハンドのアプローチ動作を開始できることと，近接フィードバックによって狭い動作範囲での指先の動作が実現されることである．ロボットアーム・ハンドシステムによる実機実験により，食品模型（りんご）やぬいぐるみを含む多様な形状の物体に対して提案手法が有用であることを示した．
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