複数の制御則を適宜切替える統合制御により作業を実現する高速パラレルロボットへの教示おいて, 高速化への対応と正確な位置姿勢および動作条件の指定は重要である。この点に優れたオフライン教教示の数値教示法では, 全ての教示点の人力をすることは困難な作業である。そこで, この教示法の利点を損なわず, 効率的に教示することを目的として, 複数の教示点群を要素動作として単位化し, この要素動作を繋げていく教示法を提案する。本稿では, この手法を導入したロボットシステムを紹介し, 高速柔軟作業の教示実験によりその有効性を示す。

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トルクユニットマニピュレータ (TUM) とは次の2点を特徴として持つ(宇宙用)マニピュレータの方式である。1.各関節は1自由度で非駆動である。2.各リンクにはトルクあるいは力を発生するユニットが任意の位置に取り付けられている。既に提案されているTUMは2階の非ホロノミック系であることが知られている。TUMNの位置制御をおこおう際に全状態変数を考慮すると, 各リンクの軌道を計画する必要がある。本稿ではこの軌道計画と軌道に関して述べる。

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ロボット関節の殆どは, 回転モータを動力源とし, 特定の軸回りに回転するか軸方向に移動するかのいずれかである。しかし, 軸を固定しなければ複数の動きを一つの機構で高速に実現できる。これに着目し, 見かけ上単極の磁石と見なせるリング磁石をその周囲に配置する電磁石により制御し, 2動作自由度アクチュエータを構成する方法を提案する。これは, 生物の関節に近い運動をするのが特長で, ヒューマノイドロボット用関節として有効と考えられる。

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小型で高機能なロボットの実現を目指して, 簡素な機構で複雑な動作や成長型機構構成の可能性を持つアクチュエータとしてストランド筋アクチュエータを提唱している。これまでにストランド筋アクチュエータを用いた3自由度ロポット関節を試作し, その動作を及び特性の確認をしてきた。新たに冗長アクチュエータを備えたより複雑で柔軟な動作が可能なロボット肩関節SMRSを試作した。本報告ではSMRSの機構, 制御方法及びリンク角制御実験の結果について述べる。

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本研究では, マニピュレータ運動性能(加速度, 速度, 動作範囲, 姿勢)の大幅な向上を実現する本質的な解決策としての機構開発を目的とする。従来, その手法として自重補償の効果が特に大きいことから, カウンターバランスやばねー平行リンク機構などが提案されてきた。しかし, いずれも総重量, 補償精度, 可動領域, 自由度数という点で課題が残されていた。そこで本報告では, これらを解決する新しい機械的3次元自重補償機構を開発し, これを備えた4自由度マニピュレータによる検証実験にて本機構の運動性能向上に対する有効性を示す。

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人間共存型ロボットシステムに応用可能なアクチュエータの開発を目的とし, 軽量・柔軟かつ多自由度を持つソフトアクチュエータの開発を行った。開発したアクチュエータは, 2個の四角錐構造からなる駆動軸と4個のゴムボールより構成され, 各ゴムポールの内圧を調整することより, 揺動, 回転の3自由度の運動が可能である。本アクチュエータは, 空気圧とゴムの弾性により柔軟な特性を持ち, 前述した人間共存型ロボットシステムに応用可能であると考えられる。ここでは, 製作したアクチュエータの構造と諸特性について報告する。

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ニューテーションモータは, 減速機とモータが一体になった新しい原理の高トルクステッピングモータである。今回, 空気圧で動作する空圧ニューテーションモータを試作した。電気を全く用いずに位置決めが行えるので, 水中, 引火性ふん囲気下, 高温下や電磁波を嫌う環境下での利用が可能である。本報ではにのモータを用いて6自由度パラレルリンク機構を試作し, 特殊環境下のロボット用アクチュエータとしての有用性を示した。

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ICPFアクチュエータを用いた樣々なアプリケーションを開発するに当たり, アクチュエータの特性をモデル化し開発環境を整えることが重要である。我々は, 膜内部の物質移動を考慮した屈曲メカニズムの仮説に基づくモデルを提案してきたが, 本論文では不水和水分子移動モデルを導入する。さらに物質移動の結果発生する含水率の変化によるひずみ, および陽極側の固定電荷と陽極との間に働く圧縮力によるひずみについて述べると共にパラメータ同定を行う。

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個別に流体パワー源を持つ小形液体アクチュエータ用として, 高出力マイクロポンプの研究を行っている。本報では, ピエゾ駆動ポンプの吐出弁に替えて, 流体慣性力を保存する管路要素を設けた新構造を提案する。新構造マイクロポンプは, ポンプ室直径3mmで流体出力約50mWを達成し, ポンプの体積効率は100%を超えることがわかった。また開発したマイクロポンプを用い, 指形フレキシブルアクチュエータの屈曲動作が可能である事を実証した。

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本研究では, 流体でありながら磁界に強く引き付けられる性質を持つ磁性流体を回転円板の外周部に移動させ, 粘性摩擦により回転円板とケース間のトルク伝達を行う磁性流体アクチュエータをロポットに応用する。回転円板は減速機を使用せずDCモータに直結し, 2組の磁性流体アクチュエータで正逆転可能とした。磁場と形成するコイル電流のON-OFFとDCモータのPWM駆動方式を用いたファジィ推論による力制御を行い良好な結果を得た。

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磁場の大きさによってレオロジー特性を制御することができるMR流体を用いたアクチュエータを開発した。磁気回路法により, 静的には設計値どおりの出力トルクを得ることができた。より高速な応答を目指し, MR流体アクチュエータにおいて磁場の動特性について検討した。

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筆者らはER流体への新しい電場印加方法として片側パターン電極を提案している。この電極によってER流体を用いる際の安全性やコスト, 信頼性向上に期待ができる。本稿は従来の両側電極から提案した片側パターン電極までの中間的な電極構成におけるER効果の比較を行った。

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温度, 圧力が一定であっても, 外界の電場や磁場の印加によってレオロジー特性が変化する流体を機能性流体という。電場の印加によって粘性変化を起こすER流体, および磁場の印加によって粘性変化を起こすMR流体は, その応答が高速であるためにクラッチ, ブレーキ, グンパ等の機械要素への応用が検討されている。本稿では, ER流体を用いたERブレーキ, MR流体を用いたMRブレーキ, およびパウダブレーキを制御することによって駆動機の速度制御を行い, ブレーキの種類や制御法による性能の比較を行った。

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本講演では, 3次元立体視が可能なVR装置であるCAVEを用いて, 運転者の運転技能の獲得とモデル化を試みる。これまでにも樣々なドライビングシミュレータが開発されているが, 視覚情報に関しては2次元平面上での描写に基づいたものがほとんどであり, その信憑性に疑問が残る。本研究ではまず第一に, CAVEを用いて, 3次元視覚情報を提示した場合と2次元視覚情報を提示した場合とにおける運転者の技能の差異を計測し, 運転技能の獲得において, 3次元視覚情報を提示することの重要性を示す。また, 得られた時系列データに対して, GMDH (Group Method of Data handling) と呼ばれる自己組織型の多項式表現に基づくモデル化手法を適用し, 運転者の運転技能に対する数理モデルの構築を目指す。

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本力覚呈示装置は, 机上に並列に配置された空気圧シリンダのピストンロッド先端部を指先に取り付けることで, シリンダ室内の圧力制御により指の腹部へ直接力を印加するものである。各指の空間位置はピストンロッド変位と, シリンダの接地面に対する揺動角度より求められる。指の変位に基づいて計算される対象物の弾性特性を呈示するため, 各シリンダにおいて力推定機能を有するコンプライアンス制御系を構成する。計算機内に構築した対象物の弾性特性を認識する動作を通して本装置の有用性を検討する。

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マスタ・スレーブシステムにおける従来のバイラテラル制御方式は, 繊細で臨場感のある操作を可能にするが, 力覚を提示することに伴う装置の大型化や制御系の複雑化の問題は, 制御を実現する際に大きな障害となる。そこで本稿では, 超音波モータとクラッチおよび弾性要素を用いた新たな制御手法の提案を行い, その有用性を確認する。この手法はスレーブが対象物に接触する前後で位置制御と力制御を切り換えることで, 簡便な装置と単純な制御系によって, オペレータに力覚提示を行なう。

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本研究では従来の問題点を解決できるマスタハンドを開発した。本マスタハンドは3指型であり, 12自由度を有する。親指, 人差指, 中指それぞれの指先位置と姿勢の計測が可能であり, 指先への力覚を提示できる。本マスタハンドは指先位置と指先への力覚提示の両方を, 1つのリンク機構によって実現できる。力覚提示には弾性要素を用いた新しい手法を用いている。リンク機構の軸をそのまま弾性要素として用いることでこの手法を実現し, 装置も小型化している。また, 本マスタハンドを用いた心理物理実験を行い, その有用性を確かめた。

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バラレルワイヤ機構の可動部が軽量であるという利点を利用すれば, 広可動範囲を有し, かつ高速運動のできる力覚呈示装置の実現が期待できる。しかし, この利点だけでは「人間にあたかも機構が透明であるかのような運動感覚を与える性質」, すなわち「機構透明性」が得られず, 装置は力覚を正確に呈示することはできない。そこで本報告では, 機構透明性を制御によって得るための一手法を提案する。1自由度2本ワイヤ用いた実験装置を用い, 提案する制御則が有効に機能することを示し, 制御性能を評価する。

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ネットワークと計算機で仮想物理空間を構築し, そこで人間およびロポットの共存を目指す。物体間の関係をエネルギの流れによるネットワークとしてモデル化し, このネットワークにおいて, 個々の物体は独立したエージェントとして定義される。各物体(エージェント)は関係のある物体と相互通信し, 情報交換し, それぞれが物理法則に従って行動する。関係があるとは, 各物体を距離などでクラスタリングし, 衝突する可能性のある物体同士がまとめられたクラスタのことであリ, 各物体は空間管理エージェントによって階層的に管理される。

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現在, VR技術の発達により樣々な仮想空間を計算機内で作り出すことができる。しかし, 既存のインタフェースではVR空間への直感的な操作が困難であるという問題点があげられる。本研究では, アームと5つの角度センサによって保持されたモニタデバイスを作成し, ユーザの力覚による直接的でかつ直感的操作が可能なインタフェースデバイスを開発した。またモニタの位置, 姿勢データを実時間で計算可能な点に注目し, モニタの力覚動作に基づくジェスチャ認識アルゴリズムを提案する。

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我々は視覚で形状をとらえられない時, その物体を触って形状を認識することがある。頭の中で軌跡を統合化し物体形状を作成するためには空間認識力が必要となる。そこで, 新規に人間の空間認識力を探るような装置(以後, バーチャル迷路と呼ぶ)を設計した。これは, 空間内に見えない通路を構築して, その中を手探りでゴールまで進む装置である。本研究では, 空間内に見えない通路を構成するために, 位置決め装置として, 歩行ロボットの一脚を使用している。本報告では, バーチャル迷路の空間認識力試験結果について述べる。

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近年, 用意の煩雑さや衣服の汚れなどが敬遠され, 書道に接する機会が少なくなっている。我々は, そのような問題を気にせずに気軽に書道を楽しむため, 家庭用PCディスプレイに装着して用いるバーチャル書道装置を開発した。試作した装置は, 2軸の可勳アームと圧度取得可能な筆型ツールで構成され, 従来の人力ツールでは困難であった筆字における個性の表現が可能である。本発表では, 試作機と評価実験の結果について報告する。

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球面ミラーを視野の一部に置き, 正視像と鏡像を共に利用する, 全方位カメラに関して報告する。本システムは反射鏡に精度の良いポールベアリング球を使用し, 周辺部の解像度は落ちるがコンパクト・低コストという特徴を持つ。本報告では, 遠隔操作時における操作性を考慮し, 歪のある画像からパノラマ画像を生成する方法につき, 検討する。

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現在進められているSELENE計画では, 月面に無人探査機を確実に軟着陸させるために, 1台のカメラ画像からShape from Shadingにより3次元地形を推定する研究が進められている。しかしShape from Shadingによる3次元地形推定問題は, 不良設定問題であり解は一意に決まらない。そこで, カメラ画像からモーションステレオ法により数点の距離情報を求め, Shape from Shadingと組み合わせることにより, 3次元地形の推定精度を向上させる手法を提案し, その有効性を示す。

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ヒューマノイドロボットに物体を操作させるための, 物体識別と姿勢推定について述べる。学習段階では, 特異値分解を利用して学習画像の共分散行列から構成される固有ベクトルを計算し, パラメトリック多様体を形成する。認識段階では, 最小分散推定を用いて物体の種類と姿勢を認識する手法を提案する。本稿では, リアルタイム認識を実現するための並列処理アルゴリズムについて提案するとともに, 未学習画像を用いた姿勢推定実験の結果について述べる。

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ヒトは, 物体表面を指先でなぞる動的触察によって, 表面上の微細な凹凸を「ざらざら」といった粗さ感として検出することができる。このとき, 動的触察は物体表面に対して接線方向におこなっていることから, 指先の表面にはせん断方向の刺激が加わる。そこで, このせん断方向の刺激と粗さ感との関係を解明するため, 指の有限要素モデルを用いた解析と, 触覚ディスプレイを用いた心理物理実験をおこなった。この結果, 指先の表面にせん断方向の振動刺激をあたえ, 振動刺激の速度成分を変えることで粗さ感が呈示できることを確認した。

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本研究では, 実際よりも長い波長を持つ波状振動刺激によって, 細かい波面に対する触感を擬似的に呈示する手法を提案する。まずヒト指腹部内部構造を詳細にモデル化した有限要素モデルを用いた解析によって, 様々な波長を持つ粗さ面に対する動的触察時における各触覚受容器位置でのひずみエネルギ密度(SED)の変化を調べ, 周波数成分に分解した。次に, これと同様なSED分布を実現する波状振動刺激の波形を解析により決定し, 各周波数, 振幅を持つ波状振動刺激を合成することで, 妥当性を検証した。

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ロボットハンドの操作において, 触覚情報をオペレータに提示することは重要である。本研究はオペレータにロボットハンドが対象物を把持したときの, 圧力とすべり情報を同時に提示することを目的としている。ここではオペレータの指先に球体をあて, 指先に球体をあてる強さを変化させることにより圧力を提示し, 球体の回転方向と回転速度によりすべりの方向と速度を提示する情報提示装置を提案し, ロボットハンド用操作デバイスの開発をおこなった結果を示す。

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触覚センサは人間の触覚を擬似的に実現したものであり, 接触物体の形状や圧力・変位分布などを検出することが出来る。しかし, 触覚センサに指を接触させたときに得られる情報はその接触部だけであり, その時の非接触部である空間情報を得ることはできない。人間の指はそれを構成する骨・関節などにより拘束されており, 指の姿勢においても重要な要素となる。そこで本研究は指の触覚情報と指の拘束条件を利用して指の姿勢を求めるものである。

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多指ロボットハンドへの搭載を目的とした触覚センサとして, 小型化および指腹部の柔らかさを考慮してシンプルかつ柔軟変形可能な構造の触角センサを開発した。このセンサにかかる接触力から生じる力の関係を求めるため, 柔軟構造における解析モデルを提案した。モデルに従って理論解析を行い, 接触位置と接触力をアナログ量で算出する方法を求めた。モデルの妥当性とセンサとしての再現性を検証するための実験を行った結果, 良好であることを確認した。

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本研究では, 断面が円弧状の柔らかい台座に搭載されたOn-Offスイッチのみでできた触覚センサを有した軟生指ロボットで, 物体を把握する。このときセンサから得られる多量の時系列データを画像とみなし, Onになっているピクセルの近傍ピクセルのOn-Off状態のパターンに着目する。このパターンの出現頻度を把握物体の特長量とし, 多量のデータを低次元化することと共に, 物体の性状を認識する方法を明らかにする。

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多様な把持姿勢での物体把持を実現するために, 2軸にひずみ検出センサを配置した弾性フィンガ型センサを開発し, 物体の把持を行った。本フィンガ型センサはフィンガ表面を球状とすることで, フィンガと把持物体の接触面に局所的な滑りを発生させ, これをひずみゲージを用いてセンシングする。有限要素法によりフィンガ形状を設計し, フィンガ表面の固着・滑り分布の検出方法, 把持力制御アルゴルズムを検討した。また, 設計したフィンガの製作を行い, 様々な質量, 摩擦係数の物体を把持できることを確認した。

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これまで, 弾性関節を有する1自由度ロボットに対して, 位置と力の偏差に基づく制御モード切換え法を用いた位置と力の制御法を提案した。しかし, この切換えアルゴリズムが多自由度ロボットで有効とは限らない。そこで, 力制御にトルク制御ベース力制御系, 位置制御にはPD制御を用いた弾性関節を有する平面3自由度ロボットの手先の位置と力の制御のために各関節の制御モードを切換えるアルゴリズムをシミュレーションにより検討する。同時に, 全ての関節が弾性関節作られた平面3自由度ロボットも試作したので, これも併せて報告する。

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力覚提示システムは, 各種シミュレータやアミューズメント装置, リハビリテーションなど様々な分野での応用が期待できる重要なデバイスである。力覚提示システムの特性は, 駆動伝達系の特性に強く影響される。本研究では, 歯付ベルト駆動が力覚提示システムに好適な特性を有することを示し, 特にコンパクト化した歯付ベルト駆動系が実用的かつ高性能であることを示してきた。本稿では, コンパクト型歯付ベルト駆動系の摩擦特性に注目し, 損失の少ない, 力覚提示に適したレイアウトの設計を目指す。

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本論文では, ジェスチャを利用したマンマシンインタフェースの一つとして, 画像から手振りを検出する手法を提案する。画像を低解像度化し, 全画素の濃淡値の時系列変化に対してFFTを行う。本手法は, 色情報を使用せず, 濃淡値の時系列変化のみに着目しているため, 照明条件や肌色の個人差に対してロバストである。また, あらかじめ手領域を抽出する画像処理は不必要であり, FFTを特徴抽出に適用することで, 簡潔かつ高速な処理で実現している。実験により本手法の安定性とロバスト性を示す。

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本研究では色ヒストグラム照合による2次元画像上の物体探索とICP法による3次元の物体姿勢推定を組み合わせて高速に物体追跡を行う手法を紹介する。色による物体領域探索には処理が高速で輪郭を明瞭に得られるという利点があり3次元物体の認識が困難であるという欠点がある。一方ICP法は複雑な形状の物体の姿勢推定が可能であるが精度の良いレンジデータを必要とし領域照合に基づくステレオでは輪郭の明瞭なレンジデータは得られない問題がある。本研究では, 2手法を組み合わせお互いの欠点を補いあえるという点を主張する。

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平面運動物体の位置・姿勢検出法として, 筆者らが提案する片側ラドン変換を用いた位置・姿勢検出法は, 入力画像の片側ラドン変換の座標中心を一つに設定して検出を行ってきた。しかし, 片側ラドン変換の性質上, 座標中心が一つだけでは一部が欠落した物体の検出に対応するのは困難である。そこで入力画像では複数の座標中心上で片側ラドン変換を行い, テンプレートとマッチングさせる方法を提案する。この方法を用いることで検出の精度を向上させることが出来る。

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マスタ・スレーブシステムを用いてタスクを行なわせる場合, マスタである人間は通常, タスクに対する知識が豊富で, 複雑なタスクも実現可能である。一方, スレープロボットは人間にとって困難である高精度な動作や大きな力を必要とするタスクを実現することが可能である。本研究では, この両者の利点を活かしたマスタ・スレーブシステムを構築することを目的とする。マスタ側ではオペレータが実際のタスクよりも容易に作業ができるようなVR環境を構築し, また, スレープロボットにはある程度の自律性を持たせることにする。

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本研究は, 特に遠隔操作される移動ロボットにおいて, その移動方向や移動速度をできるだけ単純で, 周囲の人間にわかりやすく予告・伝達する方法を提案することを目的とする。ランプ点灯は, ロボットの円周上に複数個のランプを配置し, その点灯により進行方向を伝達する。吹き戻しは, 旋回する台上に設置することで, 吹き戻しの長さで移動速度を, 吹き戻しの方向で移動方向を表示する。これらについて, 3次元のコンピュータ・シミュレーションを開発し, 評価・検討する。

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本研究では, 画像処理を用いて様々な環境に対応出来るホームロボットのユーザインタフェースの一手法で, 実用性が高くかつロバストな移動ロボットの操作方法の一つとして, レーザポインタを使用して移動ロボットを操作し, 実用的な作業を行うホームロボットの実現を目指す。

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人間の生活空間内で動作する移動台車システムを構築した。この移動ロボットは, 安全性を考慮した機体形状をもち, 人との接触認識, 人による可搬性, 人間との空間共有, 自己メンテナンス, 人への状態通知の各機能を備えている点にその特徴がある。将来, センサネットワークを備えたインテリジェントなルーム内で人とともに生活し, 必要な時に支援を与える目的に利用されることを想定している。

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本研究では, 人間に伴走することが可能なロボットの実現を目指している。本報告では, 2台のロボットのうち一方を人間に見立てて行った基礎実験の結果を述べる。伴走のアルゴリズムとして, 人間が次の時間にいる位置と歩く速度を予測して, ロボットの目標位置と走行速度を決定する方法を構築した結果, 正しく伴走を行えることがわかった。また, 障害物がロボットの前方, あるいは人間の前方に存在した場合についての障害物回避の方法についても考察した。

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人の負担を軽減することを目的として, 多くのパワーアシスト自転車が開発され, 市販されているが, 現在市販されているパワーアシスト自転車は, 利用者の力を2倍に増幅する機能を有するものが一般のである。しかし, このような自転車は利用者の体力の上限を考慮していないという問題点がある。そこで, 本研究では, 利用者の体力やその状態に応じて, 体感走行抵抗を調整できる, 体力適応型パワーアシスト自転車のための制御系を提案する。

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現在我々は, 走行ヒューマノイドの開発を目標とし, 動力学シミュレータOpenHRPを用いてヒューマノイドの走行について検討を行っている。今回, 倒立振子のダイナミクスを基に生成して走行の運動パターンとヒューマノイド「HRP1」のモデルを用いてシミュレーションを行うことで, ヒューマノイドの関節に要求される角速度, トルク, パワーを算出した。また, 運動パターンの生成法の汎用性を検証するため, 開発中のヒューマノイド「HRP2」のモデルを用いたシミュレーションを行ったので併せて報告する。

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本研究は, ヒューマノイドの行動選択問題において, センサ情報を用いた単純な条件判断ではなく, 予想されるセンサ情報と実際のセンサ情報とのギャップを利用して行動の選択を行う。このアプローチにより, ロボットが自らの身体性に基づいた行動の選択基準を構築する事が可能となる。具体的には, 他者が行動する際の運動データとセンサデータを観測しリカレントニューラルネットによってその相互作用モデルを学習する。逐次的な相互作用を評価する手法を導入し, シミュレーション上のヒューマノイドでその有効性を確認した。

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ヒューマノイドロボットのハードウェア的技術開発の進歩に伴い, その大自由度な運動情報を取り扱う脳型情報処理系のソフトウェア開発への期待が高まっている。現在, 関節角センサ情報のうち主成分のみを抽出し運動パターンの分類をするなど情報の圧縮とその解析への研究が行われているが, 同時に実機へ再生するモデルまで実現した研究は少ない。本研究では多自由度ロボットにおける運動パターンの抽象化と生成を行うモデルとして, 複数の砂時計型のニューラルネットを階層的に構成する手法を提案し・実装結果を報告する。

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ヒューマンフィギュアは冗長な多自由度系であるが, 関節可動範囲や環境との接触・衝突などの拘束により目的の運動を行うための実質的な自由度は減少していると考えられる。本研究で提案する計算法は, 運動を特徴付ける少数のリンクについて人力された軌道目標と, 機構や状態から受動的に決定される拘束条件が同時に満たされるヒューマンフィギュアの全身動作を生成する。運動が力学的に妥当であるために, 逆動力学計算によって求めることの出来の接触力が満たさなければならない不等式条件も拘束として含まれている。

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本研究では, 光学式モーションキャプチャを人力デバイスとしてヒューマノイドを操作する概念である, オプティカルコックピットを実現するために, その核となる技術である光学式モーションキャプチャの実時間処理法を開発する。多面体探索ラベリング法と, フレキシブルな逆運動学解法を組み合わせることによって, 長時間のマーカオクルージョンが発生しても継続的にモーションキャプチャを行うことが可能である。処理速度は, ラベリングと逆運動学解法による全身の関節角計算を含めて3ms程度であり, 実時間処理が実現される。

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本論文では, 運動を特徴付ける少数の入力に基づき, 複数の動力学・運動学的拘束を満たす運動をインタラクティブに生成する方法について述べる。動力学的な拘束は操作空間慣性逆行列と呼ばれる行列を用いて記述される。この行列は, 著者らが提案している高速順動力学計算の際に求められるものであり, 2つのリンクに働く力と発生する加速度の関係を表す。これとリンク位置・姿勢, 関節可動域などの運動学的拘束を組み合わせることにより, 力学的拘束を満たす運動をインタラクティブに生成することができる。

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双腕1自由度フレキシブルアームにおいて, アームの曲げ・ねじり変形を考慮しながら協調制御問題を考える。本稿では, 曲げ・ねじれ結合振動を抑制しつつロバストな把持制御を実現する制御器として分布定数系に基づくPDS制御を提案する。これはリャプノフ法に基づくもので, 角度のPD制御とアーム根元の曲げモーメントのフィードバックからなり, 簡便でかつ実装容易な出力フィードバック制御である。また, 閉ループ系の漸近安定性が示されている。提案手法の有効性をシミュレーションと検証実験により確認する。

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