エンジン組立ラインにおいて, ピストン挿入工程は専用の挿入治具を使用するため, 多機種混合生産の大きな妨げとなっている。この専用挿入治具を無くすため力制御を導入した。ピストン挿入作業において挿入ロボットは精密嵌合いと同時にコンロッド先端を支持しクランクシャフトに導くコンロッドガイドロボットと協調動作をする必要がある。力制御と協調制御を導入したフレキシブルなピストン挿入装置のプロトタイプを試作し評価した。

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本発表では数ミクロンの微小対象物操作に対して, マイクロハンド指先に微小力センサを付加し, 力制御を可能としたマイクロマニピュレーションシステムを構築し, 実際の操作実験における微小力センサおよび微細作業における力制御の有効性について検証する。このシステムにより, 遠隔操作の向上だけでなく, 自動化を狙ったマイクロマニピュレーションシステムへの波及効果が期待できる。

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近年, メゾスコピック寸法領域の微小物体を位置決めする技術の需要が高まり, 表面凝着力を利用したマニピュレーションが研究レベルで行われるようになってきた。だが, 多くは操作者の経験と試行錯誤によって目的を果たしており, 未だ理論的に体系だった手法は確立されていない。本研究はマクロの力学系に「付着力」と「転がり抵抗」の項を入れることにより, 電子顕微鏡下における高精度微小物体Pick&Place手法を理論的に導出し, 実験により有効性を検証した。

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三次元ナノマニピュレーションの可能性に関して, 解析と基礎実験を行ったので, それに関して報告する。

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今日, バイオエンジニアリングに関する研究が活発に行われており, そのために必要なツールの開発に対する要求も強くなっている。そこで我々は細胞のような微小なものを切断するマイクロナイフを作成することを目的とした。本研究では, 作成したツールを用いて植物細胞を切断する実験を行い, その結果について検証し, 報告する。

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今日, バイオテクノロジーや工学の分野は目覚ましい発展を遂げており, 注目されている。これらで強く望まれている分野のひとつに, 大量の微小物より有用な一個体を選択的に取り出し, その操作を行うことが挙げられる。現状では, 顕微鏡下で史料の操作や選別, 回収等の作業を行うためには熟練を要し, 時間を費やす。以前我々は, 顕微鏡ステージ上において, このような煩雑な作業を効率かつ迅速に行える微小物高速スクリーニングシステムを提案し, 研究を行ってきた。今回は, この研究をより実用化に近づけるため, 微生物高速分離セルの実験, 解析を行った。

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試作開発した実時間画像処理機能を有する3ビームレーザマニピュレーション装置について概要を紹介する。また, 本装置を用いた複数のレーザ光を同期走査することによる拡張されたレーザ走査型マニピュレーション技術での金属微粒子の配置制御の実験等の結果について発表する。

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マイクロマニピュレータを用いて微細ハンドリングや微細組立を行う際に, マクロでの作業と同等な作業性を得るため, 微細力制御は不可欠であると考えられる。また, 常に対象物の観察ができるように, 焦点面を追従させるオートフォーカスシステムも必要である。本研究では開発したマイクロフィンガーと微小力センサを用いた微細操作システム, 並びに対象物と指先の双方へ焦点面を追従させるオートフォーカスアルゴリズムを提案する。

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力制御が可能な磁気浮上型マイクロ操作用平行運動リンクハンドの機構を設計製作した, 今回は本機構の運動学, 動力学方程式を導き, その特性を評価した。また磁気アクチュエータおよびセンサの配置を決定した。本機構の特徴はエンドエフェクタの方向を一定に保つことができるのと, 低摩擦な機構であるので, 力制御が可能なことである。

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This research is concerned with a fish tracking system. which employs the raw-image (unprocessed gray-scale image) of a scene. a global/local search of a genetic algorithm (GA) in combination with a models shaping the target of known shape. This GA is used in order to improve the real-time tracking performance of a manipulator directed toward the target of unpredictable movement. The raw-image is used since it does not increase the original noise. and moreover does not require any filtering processing time. The global search feature of the (GA) is used as a pre-processor for the search of a target together with a GA-based local search technique that focuses on interesting points find by the pre-processor in order to perform an intensive local search. The local GA search relies on a mutation technique of positional and orientational bit-strings in order to improve the GA-based scene recognition performance in terms of fast and reliable recognition of a target so as to increase the tracking performance. In order to evaluate the effectiveness of the proposed fish tracking strategy experiments have been performed using a 6-DOF manipulator and a fish in its natural scene. The results have shown the effectiveness of the proposed method.

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注視対象物のカメラ画像を目標の画像に収束させることによりロボットのハンド位置を目標位置に導く特徴ベース視覚サーボ法はその安定性が局所的であることは知られているが, 初期画像と目標画像の間に中継画像を内挿することにより安定領域を拡大させることが可能である。そこで本研究では, いくつかの中継画像生成法を例にとり, それらの間の比較を行うことで, その中継画像のより良い生成方法を検討する。

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The tracking of multiple moving objects in image sequences is an important task for vehicle guidance, following moving objects, robot control and so on. In order to implement of these tracking systems, the moving characteristics such as position and velocity of moving object from image sequences must be considered. In most systems, the first step in tracking of object is to separate the foreground from the background or to detect it's motion. But current methods for separating the foreground from background are dependent on illumination (daylight, clouds, shadows) change, processing time and speed, direction or texture of object. In this paper, we deal with tracking of multiple moving objects by the foreground prediction and the background adaptation using Kalman Filter. The foreground prediction is necessary to processing time reduction by re-setting of tracking window and solving problem of mixture, split, mergence for multiple objects tracking and the background adaptation is an essential element for dectecting foreground of independently moving objects regardless of their speed, direction or texture, and so on. Also, based on Kalman Filter, an algorithm for optimal foreground detection and background adaptation is proposed, and it is composed of three modules of BCM (Block Checking Module), OMPM (Object Movement Prediction Module), and ABEM (Adaptive Background Estimation Module). The BCM detects a new object from image sequences and the OMPM predicts the position of moving object by Kalman Filter. Usually, the illumination change should be considered in the background estimation and it should not be detected as foreground and the last module, ABEM, plays an important role in that. The effectiveness of the proposed algorithm is proven through the experimental results for an experimental setup that two objects body move continuously and a CCD camera captures the objects with a fixed focal length. As results, the presented approach shows that it can well track the multiple objects and adapt the illumination change of background simultaneously.

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汎用PCを要素とするPCクラスタをベースとして, これに入力映像信号を各要素PCに分配するためのビデオバスを設けることにより, 高速性と汎用性とを両立させ且つ拡張容易性をも兼ね備える並列視覚処理システムが実現可能であることを述べる。講演では, この並列視覚処理システムに求められる高速性・汎用性・拡張容易性と, それらを満足するシステム構成, および現在著者らが製作中のプロトタイプシステムの実装について述べる。

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複数の移動ロボットに搭載した全方位カメラを用いた実時間自己位置同定手法について述べる。各移動ロボットにおいて得られた全方位画像を床面上への画像に変換し, 線分を検出する。検出された線分とゴールの方向や位置情報を用いて定量的な自己位置同定を行う。複数のロボット間でこれらの情報を交換する事で, 各ロボットの自己位置やロボット間の相対的な位置関係を実時間で同定した。サッカーロボットを用いて行った実験結果について述べると共に, 問題点と今後の課題について述べる。

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ロボットの視覚装置としてCCDカメラを用いる場合, 照明変化がビデオ信号に大きく影響し, 安定した色判別を行うことが困難である。我々は各輝度に適したしきい値を色相, 彩度パラメータに対して設定することにより, 照明条件に柔軟に対応できる色判別回路を開発した。この回路をステレオ距離取得装置の特徴点検出に用いることで, 従来よりも高い距離取得率を得た。

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網膜に学んだアナログ人工網膜は, 高集積, 低消費電力, ロバスト処理いとう側面から, 優れた実時間視覚デバイスとして期待されている。従来のアナログ人工綱膜は, 自然照明下の処理を実行する程の出力が得られず, 応用までには隔たりがあった。本研究では, 自然照明下で画像の平滑化と微分を行なう人工網膜を製作した。この人工綱膜を用いて, 輪郭検出および衝突時間予測システムを構築し, ロボットビジョンなどへの応用が可能であることを確認した。

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未知環境の認識のため, 超広角レンズである魚眼レンズを用いた視覚センサについて述べる。カメラの移動に伴う動画像からオプティカルフローを求め, 対像環境の三次元位置を算出することにより, 環境の認識を行う, 三軸直交型ロボットに提案する視覚センサを搭載し, 提案する認識システムの有効性を検証した。

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複数の外界センサを併用する自律移動ロボットにおいて, 各センサの測定量から推定された位置, 姿勢の感度は, 自己位置推定の手法によって異なる。これらの感度を評価する指標を提案し, ロボットとランドマークの位置関係による感度の分布が, 位置推定手法によって, どのように異なるかについて述べる。また, 複数の位置推定手法をこの指標を利用して選択する手法のついて述べる。

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環境側に分散知能化ネットワークデバイスを分散位置し, 環境を知能化する。知能化環境では人間, ロボットなどが環境側に認識され特にロボットの場合はセンサがなくても環境からの支援を受け, 自律走行が可能であることを過去の論文で発表した。今回はロボットがセンサを持っている場合環境側からもらった情報とロボットのセンサ情報をどう効率的かつ簡単に融合するかに関して論じる。

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複数超音波センサとCCDカメラを組み合わせた, 自律移動ロボット用視覚センシングシステムを構築し, 移動物体の2次元運動計測にカルマンフィルタを利用することで, 距離情報と画像情報を融合し, 運動追跡を行う。そして, シミュレーションを行い, 運動計測手法の有効性を検証する。

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本論文は地雷探知を赤外線を用いて行う方法について述べる。つぎに, 主として実験結果について詳細に報告し, 地雷探知性能について詳細に述べる。

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実世界で作業を行うロボットには故障などのトラブルが発生する可能性がある。従来の定期的な保守だけでは, 発見が遅れ, システムの致命的な故障になりかねない。早期に故障状態を確認するためには, ロボットに自己状態を認識させることが必要になる。そこで本稿では, ロボットの自己診断システムのための故障検出アルゴリズムを検討し, 基礎的な実験を行った。

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ロボットで多種類の行動を実現しようとすると, 行動の種類によっては, 行動の切替の際に対象物の探索などの初期情報獲得のための行動が必要となることがある。しかし, 作業環境地図の作成をそれぞれの行動のバックグラウンドで行なうことができれば, 初期情報収集の大部分は省略できる。そこで, 本論文では, このような初期情報獲得を省略するための作業環境地図に要求される条件を論じ, 実際にシステムを作成してスムーズな作業切替を実現する。

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本報告では, 人間のジェスチャを各フレームが距離画像からなる時系列(距離動画像)で観測し, この動画像の低解像度特徴を用いたジェスチャのスポッティング認識方式を提案する。この方式で新たに得られる機能は, 動作者の背景が時間的に変化する場合への認識の頑健さを与えること, 動作部分が奥行き方向の動きに依存するジェスチャカテゴリが識別可能になることである。さらに, 移動している人物のジェスチャの認識を目指し, 奥行き方向の精度を考慮した局所距離の定義および人物の追跡手法を導入する。また, 評価実験および実時間認識システムにて本手法の有効性を示す。

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本論文は, Depth from Focus理論を使った三次元構築手法において, 焦点距離の効果と, 合焦点判断手法との関係を明らかにし, 精度を向上させるために最適な焦点距離を用いる手法を提案した。

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ロボットの位置決め精度の要求はその使用範囲と要求分野の拡張によってますます高くなってきている。ロボットの校正はCMMで行うことが効率的であり容易である。従って, そこで用いられるCMM自身の校正も簡便に行うことが望ましい。本報告では試作したゲージによりCMMのスケール誤差, 軸相互の角度誤差さらには各軸の真直度を同時的に評価することができる手法を提案するものである。

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予め環境情報を得ることができずロボットの自己位置同定を支援するための環境整備がなされていない未知環境下での複数台移動ロボットによる協調作業ではロボットの自己位置同定を含めた作業環境情報獲得が作業計画を立てる上で必要である。本報では, ロボット同士の相互位置・姿勢計測に焦点をあて, その為に有効なマーカの考察と共にマーカ認識の為の画像処理方法を提案する。

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ルームエアコンの熱交換器の配管ロウ付け組立作業では, 熱交換器を専用の治具に固定し垂直多関節型ロボットにて行っている。この時, 熱交換器の寸法精度がロウ付け作業でのプレイバックティーチング作業で許容される精度に無いので, ロウ付け不良が発生する場合がある。熱交換器のロウ付け個所の簡易3次元位置検出方法として, 水平方向にスポット光, 高さ方向にスリット光を照射してパターンマッチング法にて検出する方法を実ラインに適用した。2回サーチと基準位置関係を調べ認識率向上させた。

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近年, 建設土木や災害救助などの屋外未知環境における作業にロボットの活躍が求められている。このような不整地が想定される未知環境においては, 車輪型移動ロボットの位置推定は困難である。脚移動型ロボットでは, 不整地における位置, 姿勢推定が行えると同時に, 脚接地点情報から環境の3次元モデルを生成できる。本研究では, 脚移動型ロボットの内界センサから得られる脚接地点情報によって位置推定を行ないその過程で発生する誤差の検証を行なう。

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赤外線レーザーとCCDカメラを用いて3次元物体のモデリングを行う。一般に用いられる3次元形状とテクスチャ情報に加えて物体表面の反射特性をモデルパラメータに含む事により, より実物に近いイメージを再現することを目的とする。

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現在我々は, 走査型電子顕微鏡の中で「作業を行いながら観察を行うことができるマニピュレータシステム」の開発を進めている。本報告では, マニピュレータの接触状態の検出方法の提案と, 作業段階における作業対象物とマニピュレータとの接触力の状態の遷移について述べる。

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我々は家庭用サービスロボットに関する研究の一環として, 洗濯物の後片付けロボットの研究を行っており, 具体的には山積みされた洗濯物を分類し片付けるという作業を目標としている。2本のマニピュレータを用いて, 布地のような不定形物体を操作する場合には, 両腕の複雑な協調制御を要する。本報告ではマニピュレータ同士の衝突を未然に防ぎ, 互いに譲り合う様な協調制御を実現する為の方策の考案を行う。

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今後, 家事介護等への利用が期待されるロボットには, 人間と同じ環境での同様の作業性が要求される。その実現には, ロボットの腕と手を個別にではなく統合して制御する必要がある。本研究室では, これまで, アームによるイベント駆動型プログラミングシステムおよび分布型触覚センサを備えた五指ロボットハンドを開発してきた。今回はこのシステムをハンドまで拡張することにより, 腕と手を統合して制御するシステムを提案する。

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工場で働くロボットは, 最近の電子技術, センサ技術, 制御技術等の発展により, 従来は不可能であった高度な技能(スキル)を持つようになってきた。例えば, クリアランスが数μmの嵌め合い, 位相合わせを伴う多段ギアの組立, バラ積み部品のハンドリング等ができるようになっている。また, 知能ロボットに技能を集積することにより, システム全体を低コストで構築できる。以上のような実例をもとに知能ロボットの実際を紹介する。

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これまで, 水平面内での協調搬送手法としてロボット側の挙動に仮想的な非ホロノミック拘束を与える方法を提案してきた。この手法てはロボット側の動きの局所的な自由度が減るが, 平面内での位置・姿勢の可制御性は保たれる。同様の手法を鉛直平面内で行えば, その平面内でも任意の位置・姿勢へ物体を昇降できる。この動きを実際にロボットに組み込み人間との協調持ち上げ実験を行いその有効性を示す。

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本稿では, ユーザがロボットに対して曖昧な指示を行なった場合や, タスクを遂行するのに十分なセンサ情報が得られない場合などにおける, ユーザロボット間の対話の制御手法を提案する。本手法では, 対話に使用する情報がタスク達成に及ぼす影響を確信度として表現し, これを用いて対話制御を行なう。実験を通じて, ユーザに負荷をかける事なく, タスクの遂行に最も効果のある質問確認行動を状況に応じて適切に生成する事が確認された。

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圧力センサを机と椅子に敷き詰めたセンサデスクを製作した。これを用いて, 作業時の机上圧力分布とその時間的変化を検知し, これらが人体や物体のいずれによるものであるかを推定して, 机上での物の移動や, 作業者の姿勢の推定といった基本認識を行うシステムを実装した。さらに基本認識機能を用いた, 具体的な作業認識の応用例として, デスクワークを認識対象とした「読む」「書く」「計算機を使う」等の認識アルゴリズムを考案し, 実験による評価を行った。

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常に変動する環境下で人と共に作業を行わせるロボットには, 外界を監視する事で人間や作業対象物を認識し, 人間の指示や意図を判断させる必要がある。本研究では, 外界認識手法として視覚センサを用い, リアルタイムに手の位置や動作を判断し, ジェスチャ指令に対応した作業をマニピュレータに行わせることを目的とする。また, 対象物の発見・監視, 手の追跡・動作理解により, 対象物の受け渡し作業を行い, システムの有効性を検証したので報告する。

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人が日常で使用しているジェスチャを用いて, ロボットを動作させることが出来れば, ロボットを人に対してよりやさしく, 親しみやすいものにすることができる。本研究では, 視覚情報として取り込んだ手の動作画像からジェスチャを認識する手法の開発を目的とする。まず最初に, 動きのある肌色部分を手と考えて抽出する。次に, 抽出された手の部分の重心位置や面積変化をローカルな座標系で示し, これらの値の変化量から認識を行う。

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ロボットによる対人間的な作業を考えると, 人間に心理的影響を与えないロボット動作が要求される。そこで本研究では, 情動変化と深い関係があるといわれる皮膚電気反射を測定することで人間の動揺度を検出し, 作業中のロボットの動作を修正する手法を提案する。また, 従来の操作者の能力およびロボットの機能に加えて非操作者の動揺度を制御に活用することにより, 非操作者に対する安全性の向上が期待できる。提案する手法の有効性は, 空気圧ロボットを用いて人間との接触倣い作業を行ない検討する。

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提案する機能分割制御法は区分歩容生成, 角運動量調節機構及びZMP補償機構の三つの要素から成る。区分歩容生成では, 歩行を機能ごと制御系を分割し物理的にZMP=0となる期間を含む歩容を採用する。これにより遊脚の着地位置を実時間で自由に選ぶことができ不整地への対応が可能となる。角運動量調節機構では歩行の角運動量を調節し歩行の連続化を可能とする。ZMP補償機構では歩行のすべての区分においてZMP補償を行い歩行の安定化を実現する。以上の3つ要素を組み合わせることにより安定性と高機動性が実現される。

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本研究では「人間の行動」を計測するビヘイビアキャプチャシステムを開発する。具体的には人間への入力情報(注視点など)と人間からの出力情報(動作・床反力など)を同時に計測することで人間が何に注目し何をしようとしているのかという「人間の行動」を計測することを目的とする。「人間の行動」を計測することでCGコンテンツの開発・ヒューマノイドの制御・人間の行動シミュレーションなどに活用されることが期待される。

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本研究では, 人間の行動をマルチモーダル的に計測するビヘイビアキャプチャシステムの一部として, リアルタイムモーションキャプチャを開発する。複数台の高速度カメラにより, 人間の全身体の動作をリアルタイムに計測, 解析する。本システムを用いることによって, CGキャラクタのリアルタイムな動作生成, 人間の全身の動作によるヒューマノイドの操作といった様々な応用が可能となる。

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従来, 非定型作業を対象とした作業移動型ロボットの研究開発では, 個々の作業に対し個別に用意された評価方法をもとに適性判断がおこなわれてきたため, 他研究との比較が困難であり体系化されていなかった。そこで本報告では, 作業移動型ロボットの様々な非定型作業に対する適性評価を, 統一的かつ総合的におこなう手法を提案する。作業に必要とされる要求項目を具体的に挙げ, 実験方法と評価手法を述べる。最後に, 人間型ロボットに作業移動を実現する現状の制御手法を使用し, 作業に対する適性評価をおこなう。

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神経振動子を用いて, 人間の行うドラム打撃のテンポに合わせて, 複雑なりズム打撃を行う打撃運動軌道を生成する手法を提案する。実際にヒューマノイドロボットを用いた実験の結果を報告する。

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構造物を適応的に構築する群ロボットとして, スライド式と回転式の機構を提案する(現在, 試作中)。また, このハードウェアの制約条件を考慮した群ロボットの行動生成シミュレーションを行ったことについて, 報告する。

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本研究では「ハイパー・テザー」という新しい汎用的な連結手段を用いた「テザー遠隔駆動作業機」を提案している。本稿では, 芝刈り, ガーデニング, 農業作業, 地雷や各種埋設物の探索などへ応用できる作業機の機械設計や実験を紹介し, テザー遠隔駆動作業機の有効性を示す。

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群型テザード衛星とは, 群を形成する衛星間をアクティブに張力/長さ制御の可能なテザーで結合されたシステムであり, 今後の応用が期待されている。その概念/システム検討結果を始め, 地上実験のためのテザー制御用リール機構を含んだ模擬衛星システムを紹介する。また, 軌道上ダイナミクスの3次元シミュレーションについても言及する。

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一般に, ロボットアームが初期状態から目標点へと移動する状態推移は, 数多く存在し, その中の最適な状態推移を選ぶことは, ロボットアームを動かすエネルギの効率性を考える上でも重要である。更に, この効率はアーム本数, 長さによっても異なる。そこで, これら3点を設計変数とする同時最適化解析技術の開発を行う。

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群れの配置や形態だけではなく制御や計測も状況に応じて自律的に集合・離散する「自律集散系」の概念と, その具現化として親子型群れロボットシステム「Super-Mechano Colony」を提案し, 基礎理論構築を目指している。今回, SMCの群れの挙動と性能を評価するシミュレーションシステムを開発し, 通信形態と子機のエネルギー充填とを考慮した行動の評価と, 親機導入による群れ全体の性能向上について検証した。

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