In this paper, based on teh data structure of the tree, two kinds of neurofuzzy model of nonlinear system and its learning algorithmare proposed. Simultaion results for the identification of nonlinear systems show the feasibility and effectiveness of the proposed method.

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本研究では, 柔構造ロボットのアクチュエータシステムとして注目されるSMA(形状記憶合金)ネットアクチュエータの制御システムを提案する。提案する制御システムは, 粘菌性アメーバの刺激反応系に見られる化学物質濃度の引き込みを模倣した制御法であり, 局所的に結合された振動子の自己組織化により情報伝播と行動生成をおこなう自律性の高い制御システムである。

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形状記憶合金(SMA)アクチュエータを用いた, マイクロサイズのユニット機械システムについて報告する。同一構造を持つこれらのユニットの集合体は, 様々な2次元形状の自己組み立てが可能である。SMAトーションばねによる回転アクチュエータにより動作する, 2cm立方程度の大きさのユニットを製作し, 自己組み立ての基本動作を確認する。また, 3次元化の可能性についても触れる。

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複数台の自律分散型移動ロボットに円を形成させるアルゴリズムを提案する。ロボットは, ある距離範囲を4分割した各区域に存在するロボット台数について0,1,2台以上の3状態を検知し, それらの状態に応じて1ステップ毎に前進か回転かのどちらかの動作を行う。このアルゴリズムにおいて周囲の分割区域の広さ及びロボットの1ステップの回転量と距離範囲をパラメータとしてシミュレーションを行い, ロボット台数と形成される円の安定性との関係を明らかにした。

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自律移動モジュールが複数台・線状に結合した線状クラスターロボットシステムにおける摩擦平面上での円旋回時の形態形成特性を動力学シミュレーションから明らかにした。先頭モジュールは, 駆動力のステアリング相対角γを一定とし, 他モジュールは隣接モジュールから受ける接触力の大きさと方向から駆動力(大きさ・方向)を決定する。摩擦係数, γを変化させた際に線状クラスターロボットが生成する形態と移動軌跡について調べ, それらの結果から物体を捕獲する(包む)タスクにおける形態の自律的形成の可能性について述べた。

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小型の自律移動ロボット群における各ロボット間の合体や分離による機能拡大を目的として, 鉛直面内で形態を変えることができるロボットシステムについて検討を進めている。これまでに, 立方体の本体と回転・伸縮可能な二本の腕を持つモジュールを製作した。また, 自律化のために通信機能やセンサ, そして, それらの情報に基づいて動作を行うための小型のコントローラユニットの搭載を試みた。今回の講演では, 自律化の結果について述べる。

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自律分散システムは, 複数のサブシステム間の局所的な相互作用を通して, システム全体として合目的的な挙動を発現させる制御手法であり, 耐故障性, 適応性, 拡縮性等の優れた特徴を有している。しかしながら, 未だ明確な設計手法が存在しないのが現状である。本研究ではモデレーショニズムに着目し, 歩行ロボットの自律分散的な歩容獲得法を提案する。

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セル形小形ロボットの集団に目的に応じたマクロな形態形成を発現させる自己組織的手法について検討した。ロボットは, ロボット間の関係に基づき導出される同値ポテンシャル関数を最小にするという原則に従って動作する。同値ポテンシャル関数の考え方, およびそれによって得られる形態変化について報告する。

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ヴァーチャル・リアリティの感覚提示システムの一つである力覚提示装置を開発する際, 人間の動力学的特性が筋肉の緊張・弛緩, また各個人により変化するという問題がある。本研究では, 個人の動特性に適応した力覚提示装置として人間からの力覚入力を受け取る力センサとして生体信号である表面筋電位(Electromyogram : EMG)から人間の力を推定するシステムを構築し, その評価を行う。

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作業環境の広い仮想空間内で, 操作者へ臨場感のある作業感覚を提示するためには, 操作者が直接装着する事が可能な力覚感提示ディスプレイの開発が重要であり, 小型, 軽量かつ安全性の高いアクチュエータが必要となる。本報では, 反力発生用アクチュエータに空気圧ベロースを用いた装着型力感覚提示ディスプレイによる力感覚提示システムの構築を行い, そのシステムの動作特性について検討する。

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危険な環境での非日常的な作業には, 安全自律ロボットよりも遠隔操作ロボットが有用である。ロボットは多機能・多自由度なため, 遠隔操作の入力・モニター機器も多種・多様なものが求められる。本研究では, コンピュータ内に仮想的な入出力機器を配置した環境を構築し, 仮想入力機器を実空間のマニピュレータで模擬することで, 一つのロボットの多自由度の操作や複数ロボットの同時操作を可能にするシステムの開発を目指す。

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人工現実感の装着型力覚提示における把持状態での新たな提示手法について扱う。仮想物体表面にインピーダンスを仮定する方法では, 把持状態においても各指個別にインピーダンスを仮定し反力を計算するのが一般に行われるが, 本講演では把持している全ての接触点の状態から内力と外力成分を分離してインピーダンスを仮定する方法について提案し, 受動性の概念から安定性の解析を行い実験的に有効性を確認する。

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本研究の目的は, 機械デバイスを用いて布地の繊細な手触り感を呈示することである。前年, ICPFアクチュエータを利用した繊毛デバイスを開発し, 布地の表面のような触感を呈示することに成功したが, それは本物の素材の触感に比べ曖昧であった。本稿では, この触感をより明確するために視覚情報を加え, どのような視覚情報がその素材感を最も表しているかを調べる。それを基に触感の呈示実験を行ない, 視覚情報の有無, 種類が触感の評価にどのような影響を与えるのかを考察する。

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本報告では, 触覚素子を1.2mmピッチで, 指面に広く接触が取れるように凹型面に5x20のマトリクス状に配置した高密度型触覚ディスプレイを用いた触画像の提示実験について報告する。

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本研究ではマニピュレータのエンドエフェクタを作業物体を乗せるプレートとし, プレート上の作業物体を直接把持せずに作業物体が滑落, 転倒しないよう最短時間で移動させる軌道を生成し, 制御する事を目的としている。今回は実験装置の改良及び3次元への拡張を行うとともに生成した軌道に対する追従制御実験を行った。

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本論文は, PTP制御される3リンク・マニピュレータの消費エネルギーを最小にする最適軌道を計画する。消費エネルギーを最小にする最適軌道を見つけるための2点境界値問題を提示する。ニュートン・ラプソン法と射撃法を組み合わせることによって最適軌道を短時間で求める。このとき, 局所最適解に陥らないように, 重い第2リンクを重力方向へ始動・加速し, 反重力方向へ減速・停止させることを提案している。

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障害物回避や関節角制限など, 複数の拘束条件が課されるロボット運動計画問題を最適制御問題として解く場合の数値計算アルゴルズムについて検討する。そのような問題を従来の勾配法等で解こうとすると数値計算の収束性が非常に悪くなる。そこで, 本研究では拘束条件に優先順位をつけ, その順位に基づいて勾配を階層化することにより数値計算の収束性を改善する新しい計算法を提案する。

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複数台のマニピュレータによって共通の対象物を保持・操作する場合, 一般に対象物の自由度よりマニピュレータの自由度が大きく冗長性を有する場合が多い。直接対象物の運動に寄与しない冗長自由度の存在より, 全ての関節を駆動しなくても同様に操作できるのではないかと考えられる。本研究では複数台の非駆動関節を有するマニピュレータを用いて一つの対象物を操作する場合の近似最適軌道を求める方法について考える。

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多関節多指ロボットハンドによる物体操作のための動作計画手法を提案する。各指先と物体とは一点のみで接触し, 滑りのない転がり接触を維持する。動作計画を現実的に可能にするため操作プリミティブを開発した。

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マニピュレータの軌道生成に関しては, 最適な軌道を生成できることと軌道生成に要する演算時間が少ないことがもっとも重要である。前者に関しては, 筆者らはコンプレックス法とBスプラインを用いたアルゴリズムを提案し, その有効性を幾つかの例によって確認した。ここでは, 提案したアルゴリズムは短い演算時間で軌道を生成することができることを示したい。

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福祉ロボットには学習能力が必要である。力操作作業を力-位置空間における軌道計画の問題に定式化し, 軌道を状態とする最適化プロセスによって学習を行う方式を提案する。さらに力センサを有する2自由度の直動機構を用いて, 豆腐のような種々の柔軟物体を適切に把持するな簡単な実験の結果について述べる。

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流体パワーを用いたマイクロマシンに搭載するマイクログリッパの制御のため, 著者らは印加電界で容易に圧力制御可能な均一系ER流体を作動流体としたマイクロERバルブを提案し, 機械加工による2ポートバルブの試作を通してその有効性を示している。本報では, マイクロERバルブのさらなるマイクロ化を図るため, 異方性エッチングおよび陽極接合技術を用いた2ポートバルブを試作し, 電極構造パラメータに対する静特性実験を通して, ER効果の詳細な検討をおこなう。

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本研究は, 人の運動機能支援を目的としたウエアラブルシステムの開発を目的としている。本講演では, 電気粘性流体(ER流体)を用いたボディダンパを開発したので, 機構および機能について報告する。

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構造物の制振を行う動吸振器ダンパの一つに液体動揺現象であるスロッシングを利用するTSDがある。しかし, 従来のTSDは作動流体として水が用いらているため, タンク長と液位により決定されるスロッシング固有振動数の近傍でしか制振効果を得られない。そこで水の代わりにER流体を用い, 電界印加により見かけのタンク長を制御することでスロッシング固有振動数を変化させることのできるER-TSDを提案する。本研究では, ER-TSDが固有振動数の変化する構造物に対して効果的な制振が可能であることを実験的に検証し, またその挙動の解析を行う。

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ブレーキ等を用いたパッシブ型力覚提示システムは, オペレータがハンドルを動かさない限り動作しないため, 本質的に安全であると言える。本論文では, ER流体を用いたERブレーキの開発, およびERブレーキを用いた力覚提示システムによるパッシブ力覚提示について報告する。

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電場によってレオロジ特性を変化させることができるER流体を用いて, 円盤型電極や円筒型電極などの研究が行われている。しかし, パターン電極は電極間ギャップの管理が容易であり, 配線などの問題も解決できると期待できる。そこで本研究では, パターン電極におけるER効果について検討する。

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生体の視覚システムに学んだ「動き検出アナログチップ」のアーキテクチャを提案し, そのチップを用いた運動方向検出, 奥行き検出, 視覚対象追従運動などのシステム構築例を示す。また, 試作された動き検出電子回路の測定結果も合わせて示す。

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リアルワールド応用においては, 運動物体が将来どのような位置軌道をとるかを予測する, 軌道予測が重要な基礎技術となる。運動物体軌道予測の一例として, 動いているボールの軌道を予測し, 捕球するシステムをとりあげる。このようなシステムにおいては, ボール抽出の処理時間が膨大となるという問題点がある。そこで, ボール抽出を高速に行うVLSIプロセッサの最適設計法とそのFPGAによる実現について述べる。

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障害物回避は, 自律的に作業を遂行する知能ロボットを実現するための基本的な処理である。障害物回避軌道の計画においては, 通常, 膨大な数の回避軌道の候補点に対して衝突チェックを行うため, 処理時間が膨大となる。本稿では, 障害物から離れた候補点が回避軌道となる可能性が高いことに着目し, 計算量を大幅に減少するアルゴリズムと, そのVLSIアーキテクチャについて述べる。

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ステレオビジョンにおいては, 信頼性が高い対応点探索が重要となる。テンプレートマッチングに基づく対応点探索において, 信頼性を高めるためには適切なウィンドウサイズの決定が重要となる。本稿では, ウィンドウサイズを変化させた場合の類似度の履歴に基づき最も信頼性の高い候補点を選択するアルゴリズムを提案する。さらに, ウィンドウサイズ可変対応点探索に適合するVLSIアーキテクチャを提案する。

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動き検出は, コンピュータビジョンの分野で重要な画像処理技術の一つとなっている。動き検出には, 多くの計算量と画像データへのアクセスが要求される。撮像系と信号処理系の構成要素が独立した従来の画像処理システムでは, データの伝送にボトルネックが生じ, 高いフレームレートでのリアルタイム処理が難しい。センサ面上に信号処理回路を集積し, センサ面上で動き検出を行うイメージセンサの設計を行った。本センサでは, 列並列型のブロックマッチング処理回路を集積することにより, 高速な動き検出を実現した。

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汎用かつ高速な視覚を実現するため, 我々はPDと汎用PEを画素ごとに直結して集積したビジョンチップと, その能力を最大限に引き出すためのシステムアーキテクチャの開発を進めている。本発表ではこのビジョンチップシステムのロボットビジョンへの応用について, 特に高速ターゲットトラッキングの実現について述べる。

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電総研で研究開発を行った並列分散制御用レスポンシブプロセッサは, MPU(SPARC), リアルタイム通信リンクであるレスポンシブリンク, コンピュータ用周辺(PCI, USB, DMAC, SIO, PIO, etc.), 制御用周辺(ACD, DAC, PWM, Pulse Counter, etc.)を1チップに集積したシステムチップである。このレスポンシブプロセンサを用いた制御ボードを設計実装し, 評価を行う。

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本研究では, 4指ロボットハンドを用い, 物体の操り制御を行う。具体的なタスクとしては, 持ち替えを行いながら, 角柱物体を回転させるというものを考える。このような持ち替え動作を得る為には, 把持点の位置や把持力, どの指をいつ持ち替えるか, といった事を決定する必要があるが, これらを進化的プログラミング(Evolutionary Programming, EP)を用いることにより, 自動的に決定する。

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人は重い物を運ぶとき, 持ち上げて運ぶのではなく, 地面(環境)と接触させて運ぶ。すなわち, 物体の重量を地面からの反力によって支える。その結果, 把持できないような重い物体でも運べるのである。この方法をロボットハンドによるマニピュレーションに応用したものの一つがピボット操作である。今回はこの操作の動的制御法について考察する。

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人間共存型ロボットには, 人間に恐怖心やダメージを与えないような軽量かつ柔軟で, 人間に類似した形状・機能を持たせることが重要である。そこで我々は, 軽量かつ高機能な生体構造に注目し, 人間の骨格・腱駆動機構を模倣した人工指を試作した。これは樹脂製の人体骨格モデルを用い, 4自由度を5個のサーボモータで駆動している。この指の構造, 機能について詳細に発表する予定である。

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人の指の大きさに等しく, また腱の張り方を人に真似た, 腱駆動方式の指型ロボットにおいて, 人とロボットの共生を可能にする試みとして「しなやかさ」を実現する方法について検討した。「しなやかさ」は, 指表面に接触センサなどを用いず, 屈伸に関わる2つ腱の張力により制御する。これによって, 把持対象に応じた指の固さ及び位置精度を予め設定でき, またセンサの無い部分に働く外力に対する「しなやかさ」の実現も可能となる。

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本研究では自然進化に倣った進化型計算の一手法であるRobust Evolutionary Programmingを, 多指ハンドによる物体把持における指先力・位置計画に適用する。接触点および指先力に関し平衡条件と摩擦条件, さらに接触安定条件及びLiapunovの安定性条件を拘束条件とし最適化問題に帰着する。タスクとしては3本指による円柱型物体の把持を与える。本手法を計算機実験により検討する。

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近年, ロボットハンドによる物体の把持と操りに関する研究が注目されているが, 多指ハンドで物体を把持するための各指配置可能な範囲の幾何学的関係はまた明らかにされていない。本研究では, 与えられた対象物に対して多指はんどによる対象物把持の指配置範囲を解析的に求め, この範囲を幾何学的に明らかにしようとするものである。そこて, まず複数の指をどのような辺に置けば把持を実現できるかを考えて, 力の釣り合い条件により指の配置可能な辺の候補を判断し, 次に把持辺の候補に対して, モーメント条件により把持の指配置範囲を求める方法を提案する。

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超冗長系は, 極めて自由度の高い機構であり, 様々なタスクに対し適用可能である。この自由度の高い機構に学習を適用することにより, 様々なタスクに対し創発的に行動が獲得されることが期待される。本研究では, 超冗長系の典型的な例である蛇型ロボットに対し強化学習を適用することにより, 移動様式の獲得を試み, シミュレーションにより有用性を検証する。

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In this paper, we deal with a position control of stacker crane in automated high rack warehouse by using robust control algorithm. Frist, we model the stacker system to the linear system and show that the parameter variation is bounded in a large level. Second, we show a robust control algorithm and apply the method to the stacker crane system. Last, we verify the efficiency of the presented method for the position control of stacker crane system.

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紐のような柔軟かつ可変長なリンクの先にグリッパを装着し, グリッパを投射して目標物体を捕獲・回収するシステムの開発を行っている。本研究では, グリッパの飛行中に紐の拘束・解放を複数回繰り返し制御して, グリッパが目標物体に衝撃の少ない所望の運動で接近し, 把握する動作に関する実験を行い, その実現可能性を検証する。

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通常, 柔軟マニピュレータとはリンクに弾性があるものを言うが, ここで言う超柔軟マニピュレータとは, リンクの弾性がないか又はごく小さく, 粘性項のみが作用するものを言う。本研究では, その一つとして摩擦による粘性項のみを有する非駆動関節により連続されたマニピュレータアームを考え, その挙動の特性を利用した制御を行う。

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自由空間から拘束空間に移行する際の環境との衝突による手先位置応答および力応答の劣化を改善する制御法について検討した。力制御則においては, 手先作用力を直接フィードパックする手法, および弾性変形により生じるたわみ角をフィードバックする手法について, 両者の比較を行った。そして手先作用力-関節角速度間の伝達関数を用いて求めた動的補償項により衝撃力によって生じた各応答の劣化を低減することを試みた。

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フレキシブルアームが先端に非対称な剛体負荷をもち, その剛体負荷の先端が常に環境に拘束されている場合についての曲げ・ねじれ結合振動と接触点における力制御について考える。モデル化誤差に対して有効なロバストな制御器として高域遮断特性をもたせた最適レギュレータを適用する。その制御器の有効性を実験的に検証し, モデル化誤差に対するロバスト性を検証する。

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フレキシブルアームが剛体アームと比較して優れている点として, 機構的な柔軟性が存在するため, 他の物体や人間と接触する場合においても, 破壊的な影響を及ぼす可能性が低いことが挙げられる。しかし, そのインピーダンスは機構的に定まっており, 環境に応じてインピーダンスを可変させるためには, インピーダンス制御が必要となる。本報告では, フレキシブルマニピュレータの手先におけるインピーダンス制御を実現する際の問題について考察する。

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宇宙空間での柔軟マニピュレータにより物体捕獲時の第1段階として, 浮遊物体と柔軟マニピュレータとの接触時における挙動について調べる。特に, 故障衛星の捕獲を考える場合, 衛星が角運動量を持つことが予想される。そこで, そのような現象のモデル化とその計算結果について解析する。

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一般的なマニピュレータは, リンクやアクチュエータの重量をサポートするために, 手先には小型で軽量のアクチュエータ, 根本には大型で大出力のアクチュエータを搭載しなければならず, そのため, マニピュレータ全体の可搬重量は手先のアクチュエータに依存してしまうことが多い。そこで, 本研究では, 手先のアクチュエータの能力に依存せず, 物体をハンドリングする方法を提案する。

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対向2輪型の非ホロノミックな複数の移動ロボットによる単一対象物の協調搬送作業における制御手法について述べる。1自由度のアームを有し, 力の発生できる方向が限定されたロボットにより, 能動的な作業力の発生, および, 対象物の運動への追従を考慮した制御を行っている。また, 作業中の個々のロボットのデッドロックの回避についても述べる。

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能動/受動切り替え関節を有する移動マニピュレータと人間との共同作業の実験を行った。対象物の取り外し, 搬送, 取り付けといった一連の作業における, 移動マニピュレータと人間とが協力し, 作業を行った結果について報告する。

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