ロボットの群れが広範囲を移動して協調作業を行う際, 座標系や作業対象物の位置情報を共有することが非常に重要である。このため我々は。ロボット同士の1対1の双方向近接通信によって, dead-reckoningと単純な手続だけでこれを実現する手法「COMPASS」を提案している。今回は, 従来報告している共通座標系に加えて, 作業対象物などの位置情報の共有化について, シミュレーションと実験によって有効性を検証する。

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本研究では, 1台の母船と複数の子機という親子関係のある移動ロボットシステム(スーパーメカノコロニーアキテクチャ)を考える。デッドレコニングを行いながら移動するロボットはさまざまな要因から推定位置にずれが生じる。本研究では出会った2台でカルマンフィルタを用いて互いに観測しあって位置情報を交換しあって互いに推定し合う手法を示す。また, 合体可能な子機を念頭に不整地での探索移動において, 合体することによる運動機能の向上と探索効率について考察する。

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本研究室では, マルチエージェントロボットシステムのための, 実用を意識した普通性の高い共通プラットホームとして「スーパーメカのコロニー」とそのミッションを提案し, 実験システムを開発してきた。このシステムは, 形態と共に, 計測・制御の集中・分散度を状況に応じて自律的に変えられる「自律集散系」の基礎理論の構築を目的としている。本講演では, その実験のために開発した移動ロボットの機構と基本動作実験について発表する。

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現在, 我々は, 微小重力環境における二物体間の複雑な干渉を伴う運動等, 高度な多体系の運動模擬を視野に入れたモーションシミュレータの開発を行っている。本シミュレータは, ハイブリッドモーションシミュレーションを基にして実時間シミュレーション, 実機の組込み等の機能を持つことに加え, 柔軟なモデリングを可能とした汎用性を備えている。今回, 本シミュレータを用いて宇宙ロボットのターゲット捕獲作業の運動模擬を試みる。

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特異点の場所を認識することが困難なオフセットのある冗長マニピュレータにおいて, コンピュータグラフィックスを用いて特異点を可視化するシステムを構築した。これにより, オペレータは, 特異点を容易に認識することが可能となる。さらに, SC法を適用することにより, 特異点においても安全な遠隔操作が実現可能なシステムを確立した。

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我々は, 高速性に優れた空間6自由度のHEXA型パラレル機構をモーションテーブルに採用したハイブリッドモーションシミュレータを開発している。本シミュレータは, 浮遊している宇宙ロボットが行う物体把持のような接触を伴う作業を模擬することを目指している。本発表では, 本シミュレータを構成しているモーションテーブル, 力覚センサ, 動力学計算機の性能がシミュレーションに与える影響の評価について報告する。

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国際宇宙ステーションの日本実験モジュール暴露部で実験を行う前段階の地上研究として, 再構成歩行型宇宙ロボットRBRの開発研究を行っている。本講演では, 本ロボットアームの航空機無重量実験を行ったので, そのシステム構成および実験結果について報告する。

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宇宙ロボットにより軌道上で故障した衛星の修理, デブリの回収等の作業が要求されている。その1つのフェーズとして, 宇宙ロボットにターゲット衛星の状態を観測させるため, その周囲を飛行させることを考える。本公演では, 簡単なモデルを仮定して, 衛星軌道周期に等しい楕円軌道ではなく, それより短い周回時間の軌道を提案し, 軌道の形状, 燃料消費量について検討する。

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月面には非常に微細で粘着力が小さいレゴリスが遍在している。長距離広範囲を探査するローバにとってはレゴリス上を効率的に走行する必要がある。そのため本論ではまず, レゴリスを模したシミュラントを用いて擬似月面環境を作り走行実験を行ってレゴリス上を走行したときの問題点を明らかにする。さらに問題点を軽減するための手法を提案しその有効性を走行実験により示す。

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月面探査ローバが限られた行動可能時間内に広域探査を行うためには, 連続的に走行できることが必要である。通信時間遅れによりオペレータが走行ルートを設定した時点とローバがコマンドを受信した時点で周囲環境に差異が生じていた場合, ローバ自身が走行中に環境の変化を検知し, ルートを補正する手法を提案する。そして, 3DCGによるシミュレーション結果と実機に搭載して実験を行った結果を示す。

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月表面の広範囲の探査を目的として月面探査ローバミッションが検討されている。探査ローバが目的地に到達するためには, 月面上での自己の位置を知ることが不可欠である。本研究では, ローバが月面上での自己の位置や向きを知るための手法を提案する。本手法では, ローバが活動する昼に必ず観測する事のできる太陽の位置をサンセンサにより測定する事によって, ローバの自己位置を推定する。本手法の有効性をシミュレーションにより検証する。

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月面でミッションを遂行する月面ローバーは, 太陽光のあたらない夜の時間の極低温環境において何らかの方法によって搭載機器の温度を維持する必要がある。そこで, 月面にふんだんに存在しかつ断熱性の高いレゴリスを用いて車両からの熱の放散を防止することを提案し, そのための基礎的な実験について報告する。

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本研究で取り上げる「精神分裂病」と「うつ病」の診断は, 現状では医師が主観で行っており, 病気の定量的な評価基準は何もなかった。本研究は, 知能機械による病気の定量的な評価とそれに基づいた診断を実現すものであり, 客観的な評価指標を提供することから非常に価値の高い研究である。また, この研究は, 現在まで余り活発に行われていなかった非接触の病気の自動診断という新たな研究分野を切り開くものであり, 今後の発展が期待でき, 価値の高いものである。

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食道癌の手術においては食道の全摘出が基本的に行われ, また代替として胃や大腸の一部を用いることから, それらの開腹手術を含みその侵襲性は高い。そのため, 人工食道の開発は希求されているが, 従来のものは食道の重要な機能である蠕動による咀嚼物の嚥下機能がなかった。よって本研究では, 咀嚼物の嚥下を行える人工食道を目指し, そのための機構の開発を行う。

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「タオ (TAO) 」とは, 古代中国の道″に基づくもので, タオイズム(Taoism)は全体性を特徴としており, 排他的でなく協調性を重視し, 女性の感性に相通じるものをもっている。TAOの概念はすでに計算機のプログラミングの分野でも紹介されている。いわゆるオブジェクト指向プログラミングがその結果である。ここでは, このTAOの概念を, 福祉ロボットに応用する際に, どのようにアルゴリズムを設計していくのかを評価する。″

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本研究では, 障害者にとってより良い操作性や自然な操作感覚を実現したポインティングデバイスの開発を目的とする。制御信号として用いるEMG信号は, 操作者の意図する動作の種類その動作に関する力や速度などの情報を含んでいる。また, ニューラルネットの学習能力を利用し, 操作者の筋特性や障害レベルの個人差, また, 電極位置や疲労・発汗などに起因したEMG信号の特性変化に学習的に適応することを提案する。

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寝たきりの人等の介護問題に対して, 人間の姿勢が制御できることは重要である。このシステムでは外骨格型の身体保持装置, 全方向移動台車付きホイスト, 7自由度マスタースレーブアーム, LAN等を用いて人間の姿勢が遠隔制御される。さらに, マスター側とスレーブ側の各要素が, ほぼ相似形なのでモジュール化が容易である。我々は, 胴体と右腕の姿勢について, カメラの画像を用いたマタースレーブ型遠隔制御法を開発した。

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筆者らはこれまでに, 単一振動子によって球状回転子を互いに直交する3軸周りに回転駆動させることができる多自由度超音波モータを開発した。本講演では, 本超音波モータを腹腔鏡下手術支援ロボットへ応用し, その有効性を示す。初めに, 手術支援ロボットへの応用のために本超音波モータの駆動特性向上と多自由度位置制御実験を行った。次に, 本超音波モータを用いて, 複雑な動作が発生できる多自由度鉗子を製作したので報告する。

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現在血管や神経などの吻合, 縫合は顕微鏡下で行われており十分な力感覚が無い状態で行われている。そこで本研究グループでは大きさの異なるマスタースレーブロボットにより微細な力感覚を呈示するシステムの開発を行っている。

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脳血管内カテーテル治療を対象とした遠隔手術システムを血管内治療室と別室のX線カメラ操作室の間に設置し, 非放射線環境下で血管内手術を行うための基礎実験を行ったので報告する。本実験では血管内治療室内に医師は立ち入らず, 別室のX線カメラのモニタ上に映し出される映像を見て操作を行った。医師は通常のカテーテル操作と変わりなくカテーテルを操作でき, 本システムの有効性を示すことができた。

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小型軽量で高性能なポータブル型力覚表示機構部を設計試作した。さらに内視鏡からの実写画像を採用することで, 実際に近い検査手術訓練が行える臨床試験が可能なシステムを完成させた。

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新しい関節駆動方式とワイヤ弛み除去機構を導入することで, 小型で追従性と安定性に優れた新しい遠隔腹腔手術用ハイパーフィンガーを開発した。マスタフィンガーによる操作試験と動物実験により, 本システムの有効性を検証した。

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This paper presents development results of grading machine for shoe soles using image processing method. In the traditional inspection method, a template made by acryl or metal is used and inspectors measure it's size by own's eye. So there are measurement errors according to their body condition, working fatigue by iterative inspection and finger's pressure power difference. Also there is individual difference according to skillfullness of inspectors. In order to improve those problems, using image processing method we develop a grading machine for shoe soles. Since the types of shoe soles are several, the shape is diffenent to each type. Therefore we must consider the grading algorithm related with the shape or type. In this paper, we adopt a bar code system in order to recognize the types of shoe soles and a correction parameter corresponding to each type. It's effectiveness is proven through experimental results and the measurement range is about 1mm in real time of 3.5sec for a pair of shoes.

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溶融亜鉛めっき処理は鋼材の防錆性能・コスト面から, 様々な構造物に施されている。しかし, 亜鉛めっき鋼材も経年劣化すると, 徐々に腐食が発生し表面に変色があらわれる。この変色をカラー画像解析により定量評価し, 屋外でも安定して客観評価が可能な亜鉛めっき劣化診断システムを開発した。

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現在, 舗装道路やトンネル等の継続的な維持, 管理のために, 効率的な損傷状況の把握が求められている。しかし, 膨大な量の路面画像からひび割れ部分を検出する作業は, 人間の視覚判断によって行われており, 自動化には至っていない。そこで本研究では, アスファルトやコンクリート等の雑音の多い状況でのひび割れの自動検出を目的とし, 1次元のモーメント及びエネルギーの最適化を用いて, ひび割れ部分を抽出する新しい手法を提案する。

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溶接作業の現場においてアークの挙動を視覚的に観察する事は困難であるが, 信頼性の高い自動溶接を実施するためには作業中のアークの挙動を把握する必要がある。そのため本研究では, 溶接条件に関する情報が含まれる溶接中に発生する騒音の解析結果と, 高速度ビデオを用いて記録された溶接現象との相関関係について検討を行い, 視覚的観察を補完する評価手法として, 時間分解能の高い音響的観察を用いる事の有効性を確認した。

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マルチエージェントの協調問題として棒押し問題を取りあげ, ホモジニアスな複数のエージェントが協調行動をシミュレーション実験をとおして獲得できることを報告する。本研究に於いては, 棒押し問題を単なる図形問題としてではなく物理モデルとして定式化し, 協調行動獲得にQ学習を採用する。実験結果は, 棒押しに対して適当な力配分を行いながら棒押しを可能とする知識を獲得可能とすることを示した。

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汎用的なルールの獲得および利用による強化学習の加速手法を提案する。提案手法では, 強化学習の過程において遭遇した観測値およびその際に行った行動の一定数ステップの履歴と, その際に得られたパフォーマンスとの関係を統計処理することでタスク達成を阻害している状態・行動を抽出し, これらを汎化することによりルールを生成する。次回以降のタスク実行時にこのルールに対応する行動を禁止することによって強化学習の探索空間を縮小することで学習の加速を行う。シミュレーションにより有効性の検証を行う。

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本論文では複数の同じ種類の学習機構の階層的構築による行動獲得をロボットに行わせる。複数の同じ種類の学習機構を同時に学習させ競合させることで, それぞれの学習機構が担当するゴール状態を自律的に決定し, またこれを層にすることで下位層はより基本的な, 上位層はより抽象度の高い行為を獲得する。提案する手法を実機に適用した結果を示す。

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強化学習は経験を通して適切な入出力関係を構築することができる。しかし, 複雑なタスクを獲得するためにはそれなりの対処が必要となる。本稿では, その対処法として階層型強化学習を構築し, それを四足歩行ロボットに適用する。そして, 階層型強化学習を研究室で製作した実機を用いて行動獲得実験を行う。上位層では目標到達, 障害物回避など上位レベルのタスクを獲得し, 下位層では基本行動を獲得する。

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マルチエージェント環境において強化学習を適用する際, 学習空間が広大になりがちであり, 問題自体のマルコフ性も保証されなくなるため, 適切な行動獲得が困難になる傾向が顕著になる。この困難性に対して, 我々の研究グループでは, 比較的頑健な強化学習法を構築しているが, その動的特徴はほとんど解析されていない。本発表では, 実効探索域の抽出過程に着目して, 計算機実験結果を解析する。

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本研究では, センサーとモーターの位置関係で表されるロボットシステムの「形態」とそれらからの入出力情報の関係によって記述される「知能」に着目し, それらの調和的関係によって発現する「機能」の特性を解析する。

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本研究では, ロボットにおける脳型情報処理の実現を目指し, その基礎として, 生体の脳・神経系においてカオス等の非線形力学現象が見られることに着目し, 非線形力学系によるロボットの情報処理・行動制御について研究を行なった。Arnold方程式を用いたロボットの行動制御について考察を行なった。

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進化ロボティクスの研究においては, シミュレーション上で進化させた個体は実環境で適切に機能することが困難であるという問題がある。そこで本研究では, 個体発生過程の概念を取り入れることにより, 環境とロボットとの相互作用の調整方法やネットワークの構造を進化の対象とする, 自律移動ロボットコントローラの進化的構築手法を提案し, その妥当性を定量的に検証する。

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ロボットの制御器を進化的計算手法を用いて構築する進化ロボティクスでは, 制御器が環境変動に対し頑健に対処できない問題(adaptability問題)が存在する。この問題に対し, 筆者らは多型・多義性を有する動的再編成ニューラルネットワークを提案し, これによりロボットが環境との相互作用を積極的に利用し, 高い適応能力を有することを確認している。本研究では, 環境変動に対し安定かつエネルギー消費を最小にする行動を発現する歩行ロボットの制御器構築を目指す。

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マルチエージェントロボットシステムでは, ロボット間でコミュニケーションをとりながら協調を行うことによって, より柔軟にタスクを処理することが出来る。そこでロボット間で通信をすることにより, 各ロボットが自律的に人間の言葉に相当するようなものを獲得することを目指す。今回は, 言葉を獲得するためのシステムの手法を提案し, 実験を行った結果を報告する。

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本研究では, 複数同機能モジュールによる単一物体の搬送システムを開発している。このシステムは人間が運搬物体に与える力が指令値となり, その物体に複数取り付けられた移動モジュールが局所変位情報に基づく制御を行い, これを実現する。さらに同一機能モジュールのため, 物体の重量や規模に応じた柔軟なシステム構成が可能である。本報告では, 計算機シミュレーションによりシステムの有効性を検討し, 移動モジュールの開発について報告する。

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本報では, 知的データキャリアを用いたロボットの誘導情報自律獲得と, 環境変化に適応した情報更新手法を明らかにする。環境変化によって, ロボットに矛盾する動作を行わせる誘導情報を, 蓄積された想定到達ステップ数情報とロボットから報告される移動ステップ数の比から判定し, 正規化関数を用いた確率算出によって, 既存の情報を消去・更新する。シミュレーションにより, 手法の有効性を示す。

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ロボットが物体を観測して得た知識を, 物体に添付した記憶媒体に蓄えておけば, 環境を介して複数のロボットで知識を共有できる。認識対象のモデルとして物体のある視点からの「見え」をロボットに与えたときに, 知識として記憶媒体に物体の様々な視点から見たモデルを蓄えておけば, ロボットは観測せずに物体を認識できる。記憶媒体に対応するモデルがない場合には, ロボットは観測で得たモデルを記憶媒体に蓄える。異なる視点から得たモデルを蓄えることで, 効率よく物体認識できることを示す。

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本研究では, 複数ロボット間の協調動作の獲得を目的とし, この問題に対する強化学習の有用性を検証する。マニピュレータ型ロボット4機を用いて, 実機実験を行う。本実験では目標位置までの物体の持ち上げをタスクとして与える。そして, 物体を操作する場合の4本のタイミングとその動作を学習させる。ロボットの動作の評価は物体の位置と姿勢により行う。

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ロボットは, 獲得した知識を環境に添付した記憶媒体に蓄えることで, 環境を解して知識を共有できる。記憶媒体の容量は有限なので, 知識の有用さを評価することでより有用な知識を環境内に蓄えることができる。物体認識におけるモデル獲得を例にした実験で, 物体モデルを獲得するためのコストを見積もり, 獲得コストを評価基準として, 環境内に蓄えられている知識の有用さを評価した。

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工業製品の多品種少量生産化に伴い, 柔軟な搬送システムが求められている。柔軟な搬送システムとして, 無人搬送車 (AGV) による搬送システムが, 近年, 向上でも実用化されている。本論文では, AGV搬送システムにおいて困難な問題である, 走行経路設計と個々のAGVの行動計画という2つの問題を統合的に考え, 多点間搬送問題の最適な設計を行なう手法を提案する。また, シミュレーションにより手法の有効性を検証する。

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複数ロボットが, 互いに協調ししてタスクを実行するには通信が必要である。従来では, システムの設計者が通信を行うべき状態・状況をあらかじめ規定してきた。しかし, 通信すること自体もロボットの行動の一つとして捉えると, ロボット間の通信も自律的に獲得されるべきである。本稿では, 自律ロボットの通信を含む行動の学習について検討を行う。

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本研究では, 構造解析手法の一種であるShifted Integration法に用いられる有限要素によるリンク機構のモデル化を試み, 制御トルクの並列的な算出方法を導出した。ニュートン・オイラー法などがリンク情報を直列的に扱うのに対し, 本モデル化では節点力を並列的に算出することが可能となるため, リンクやジョイントの増減および故意などに柔軟に対応できる。本報告では, 従来の手法では運動方程式を算出することが困難な超冗長マニピュレータに対して本手法を適用し, その有効性について論じる。

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ロボットの運動性能のうち真直度に着目して, 真直度を測定する際の計測の不確かさについて吟味する。真直度は反転法を用いることによって, 標準の存在を認めなくとも求めることはできる。しかし, 検出器移動型の測定器においては測定物の撓みと測定器の撓みの綜合されたものが測定値となることから誤差の見積もりは重要である。本報告では円筒ゲージの撓みを理論と実験によって明らかにし, もっとも真直度に影響を与えないゲージの指示点について考察する。

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遠隔地のロボットのネットワークを介した操作を検討している。通信手法や制御方法を検討するため。シミュレーションシステムを構築している。ネットワーク接続された2台のパソコンはそれぞれ, 操縦装置, スレーブ・ロボット(CGによるシミュレーション)を備え, 操作者は, 伝送された画像を見ながら, 操縦装置によりスレーブ・ロボットを操作する。システムの機能について検討する。

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本講演では, 1入出力制御系において指定されたコントローラのパラメータを非線形計画法の一手法であるコンプレックス法を用いて最適化することにより, 指定された設計仕様を満たすロバストな制御器の設計法を提案する。また, 4自由度系の構造物を制御対象とした振動制御問題に関するベンチマークテストに適用してその有効性を確認する。

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フリージョイント剛体多リンク機構について, 環境から衝突点に作用する摩擦力の影響を考慮した衝突モデルを提案する。衝突時における衝突点の速度変化および摩擦の影響が, 環境とマニピュレータの姿勢によって変化することを示し, 衝突後のマニピュレータの挙動を決定する因子を明らかにする。理論値と実験値を比較し, その妥当性を示す。

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We have suggested various coordinated controls in the Multi-Operator-Multi-Robot tele-collaboration employing graphic simulators, where two remote slave simulators are cooperating with each other under the local master operator's control. In this paper, an experimental exploration is carried out and described to make a step toward practical application. Predictive simulators would not be sufficient for a practical purpose when there is another slave arm not under the operator's control in a remote environment, since another slave arm cannot be predicted. To cope with this difficulty over long-distance communication, we exploit both the forward-in-time predictive simulator and the delayed simulator subject to the one-way time delay. This approach is verified by having two PA-10 robots teleoperated through a LAN with a significant time delay at the MEL in Tsukuba.

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人間型のポータプルネットワークロボットを開発した。このロボットは2本の4自由度アームと, 2つのCCDカメラを持つ3自由度ヘッドとを備え, 無線LANでインターネットに接続される。JavaによるインタフェースでWWWプラウザ上から視覚情報・双方向の音声情報の通信と, それに基づいてGUIによる動作指示をする遠隔対話実験をおこなったので, 併せて述べる。

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