Last-modified: 2012-06-02 (土) 15:00:00

インテリジェントロボットハンド&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

本研究室では，触覚，すべり覚，近接覚の高速センシング技術に基づき，知的な動作を高速で実行するロボットシステムの研究を行っています。

本研究では，近接覚・触覚・滑り覚を統合することで，近接から接触までのシームレスに検出し，対象物を確実に把持/捕獲可能なロボットハンド，インテリジェントロボットハンドを提案しています。 ロボットハンドは，7軸マニピュレータおよび自由度直行ステージに装着したシステムがあります。 以下にはそれぞれのシステムで把持･操作を行っている例を示します。

ロボットハンドの構成&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

本研究で使用したロボットハンドは，ハーモニック・ドライブ・システムズ 社製のロボットハンドです。このハンドは，2 自由度の指モジュール3 基からなり， 中央部1 指を除く2 指は指モジュール自身が旋回可能であるため， 都合3 本指8 自由度のマニピュレータです。各関節は小型の DC サーボモータとハーモニックドライブ減速機から構成され，ハンド全体 でのバックラッシが小さく抑えられています。 また，指先には近接覚センサ・触覚センサが，掌には近接覚センサが実装されています。

指先の構成(触・近接覚複合センサの実現)&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

触・近接覚センサを指先のような小さな部位で実現するにあたり， 貫通孔を設けたCoPセンサを用いています。

左図に示すように，CoPセンサの貫通孔から近接覚センサの投受光部を露出させることにより， 両センサの共存を図りました。

以下が，作成した指先です．

マニピュレータ(PA10）にハンドを取り付けたシステム構成&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

三菱重工製汎用ロボットアームPA10-7Cにハンドを装着しました。 このロボットアームは, アームの可動部が7軸となっています。 センサ出力と各関節のアクチュエータの制御信号は，dSPACE社製リアルタイムハードウェアに接続し，内蔵するプロセッサ上でMATLAB/Simulinkで作成した制御モデルを実行することで，1[ms]周期での制御ループを実現しています．

指先近接覚を用いた物体把持動作&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

指先に近接覚センサを搭載したロボットハンドを用いた把持動作を行いました。 対象物は様々な位置姿勢を取るため，ハンドで把持をする場合には， ハンドが動き，指先が対象物表面に正対することが望まれます。 本システムでは，指先近接覚センサ出力が対象物に正対するときに ゼロとなる特性を利用することで把持動作の制御を行っています。

次のビデオは，床面に任意の位置姿勢で置いた対象物を把持するものです。 まず始めに，掌に取り付けた近接覚センサを用いて物体に近づき， ハンド掌の中央を対象物の真上に来るように制御を行います。 そして，対象物表面に指先を正対させるように指先のセンサ出力を用いて制御を行います。 正対した後は，把持を行わしています。

手のひらに実装した近接覚を用いた物体検出(Withou tVision, Proximity Sensor Only)&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

ロボットハンドの掌部分に実装した，近接覚センサアレイを用いた物体検出と把持を示す。 実験では，ロットハンドの掌部分に，5×6のアレイ状近接覚センサ（74mm×45mm）を配置して， 視覚センサを使わず，近接覚センサのみによって，台上にある物体の検出を行い，把持を行っている。 近接覚センサは，検出範囲を拡大するため，凸面形状に配置した。 センサからは，物体のおおよその中心位置と距離情報が得られる。 制御は，センサ情報に基づき，ハンド中心を物体に合せ，物体接近させ， 把持可能距離となったら指先を物体表面に合せ，把持を行う。

PA10先端にハンドを取り付け，掌に実装したネット状近接覚センサによる物体検知・把持実験。

不規則に移動するボールをPA10先端にハンドを取り付け，掌に実装したネット状近接覚センサにより追跡したビデオです。

2自由度直行ステージにハンドを取り付けたシステム構成&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

センサ出力と各関節のアクチュエータの制御信号は，dSPACE社製リアルタイムハードウェアに接続し，内蔵するプロセッサ上でMATLAB/Simulinkで作成した制御モデルを実行することで，1[ms]周期での制御ループを実現しています．

移動物体に対する追従・捕獲動作&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

インテリジェントロボットハンドによる，レールで出来た坂を滑る物体の追従・捕獲動作のデモ動画です。
ロボットハンドの掌に取り付けられた近接覚センサの情報により物体への追従を行い， さらに，指先の近接覚センサ出力によって，捕獲の際の指の姿勢を調節しています。 ビデオは実時間と，スローモーション画像から構成されています。

インテリジェントロボットハンドによる物体把持・運搬動作&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

インテリジェントロボットハンドによる物体把持・運搬動作のデモ動画です．
ロボットハンドに与えられた角柱物体の位置と，実際の物体の位置に差異があった場合にも，掌に実装された近接覚センサの情報により，ハンドを適切な位置に修正し，確実な把持を実現することができます．また，指先の近接覚センサの情報を用いることで，ロボットハンドの対向する指が，同時に対象物体に接触するように制御し，把持動作の安定性を高めています．

すべり覚センサを指先に実装したロボットハンドによる，物体の把持・操り動作&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

ロボットハンド指先にすべり覚センサを取り付け，滑りを用いて，対象物の把持操作を行わせているビデオです。 以下のビデオは滑りを用いて把持位置を変更するデモビデオです。

ペットボトルを箱に入れる場合，最初の把持位置で箱に入れようとすると箱の縁にぶつかり， その直前にペットボトルをリリースするような操作になります。 当然ペットボトルは落ちて衝撃を受けながら箱に収まります。 次に，最初の把持位置から滑りを活用して把持位置をずらせてペットボトルの上側を持つことで 箱の縁にぶつからずに入れる操作を示します。このように滑りを検出するができると 把持姿勢の制御に積極的に滑りを用いることができると思われます。

次のビデオは，重力方向を活用して回転操作を行わせたビデオです。

CoPセンサによるすべり検出にもとづく，ロボットハンドの把持力制御&aname: Meaningless(No link-title with 'super');

CoPセンサによるすべり検出にもとづく，ロボットハンドの把持力制御のデモ動画です．
次のビデオはプラスチック製のコップを把持です。 プラスチックのコップは柔らかいので，少しの力でも凹みます。 ハンドに握れと指令を与えると，触覚センサがコップを検知するまで指先を近付けていきます。 コップを検知すると指を止めます。このため握り始めはちょっと変形します。 （もう少し検出の閾値を下げて少ない変形で把持することも可能です） コップを把持したならば，コップ底面から上に力を加えます。 このとき， コップにはテーパーが有るため，上側に動きやすく，すっぽ抜けてしまうはずです。 しかし，CoPセンサは，その時の滑りを検知できますので， 滑りそうになると力を加える制御を行っています。 ハンドの把持力の変化がコップの変形から見て取れます。 ちなみにハンドは力制御をしています。

CoPセンサによるすべり検出にもとづく，ロボットハンドの把持力制御のデモ動画です．
すべり検出にもとづく把持力制御を行わない場合，把持対象物体の重量が時間変動する場合，物体をすべり落してしまいます．
これに対し，すべり検出に応じて把持力を増加させる把持力制御を行うと，物体を滑らせずに把持することが可能となります． ちなみに右にあるオシロスコープでは，センサ出力を表示しています。