力学的境界条件によって形状変化する一般的な物体の操りに関する研究

近年の世界的な少子高齢化に伴う，労働力不足を解決するために，製造工程の自動化が検討され，ロボットの工場への導入が進んできている．しかしながら，今日のロボットシステムには，未だ課題もある．産業用ロボットの利用において，大きな比重を占めるピッキング・組付け作業を例に取ると，専用ハンドや冶具を多用することに伴う，システム導入のコスト増大が挙げられる．専用ハンドや冶具の代わりに，汎用ハンドの活用が考えられるが，汎用ハンドを使用すると把持物体とハンドの相対位置姿勢が一意に決定しないため，ビジョンシステム等による把持物体の位置決めが必須となる．本研究では，把持物体の位置決め手法として，畳み込みニューラルネットワークを用いたビジュアルサーボに着目し，その位置決め精度を向上する手法を提案することで，汎用ハンドによる工業用部品の組付けを実現した．また，剛体の高精度位置決めのみならず，柔軟物体の高精度位置決めの実現に向けた研究も実施した．研究計画では，まず，畳み込みニューラルネットワークを用いたビジュアルサーボの位置決め精度の向上を目標としていた．従来のビジュアルサーボ理論を考察することで，位置決め精度を向上させる新たなネットワーク構造を提案し，単腕6自由度マニピュレータにより位置決め実験を行った．実験により，提案手法の位置決め精度が従来手法よりも高精度かつ収束範囲が広いことを示すと共に，汎用ハンドによる工業用部品の組付けを実演した．続いて，上記の枠組みを応用することで，布を主とした柔軟物体の高精度位置決めを実現する計画であった．新たな訓練データセットやネットワーク構造を提案し，ロボットシステムにより位置決め精度検証実験を実施した．実験を通して，提案手法により柔軟物体を高精度に位置決めすることが可能であることを示した．

近年の世界的な少子高齢化に伴う，労働力不足を解決するために，製造工程の自動化が検討され，ロボットの工場への導入が進んできている．しかしながら，今日のロボットシステムには，未だ課題もある．産業用ロボットの利用において，大きな比重を占めるピッキング・組付け作業を例に取ると，専用ハンドや冶具を多用することに伴う，システム導入のコスト増大が挙げられる．専用ハンドや冶具の代わりに，汎用ハンドの活用が考えられるが，汎用ハンドを使用すると把持物体とハンドの相対位置姿勢が一意に決定しないため，ビジョンシステム等による把持物体の位置決めが必須となる．本研究では，把持物体の位置決め手法として，畳み込みニューラルネットワークを用いたビジュアルサーボに着目し，その位置決め精度を向上する手法を提案することで，汎用ハンドによる工業用部品の組付けを実現した．また，剛体の高精度位置決めのみならず，柔軟物体の高精度位置決めの実現に向けた研究も実施した．研究計画では，まず，畳み込みニューラルネットワークを用いたビジュアルサーボの位置決め精度の向上を目標としていた．従来のビジュアルサーボ理論を考察することで，位置決め精度を向上させる新たなネットワーク構造を提案し，単腕6自由度マニピュレータにより位置決め実験を行った．実験により，提案手法の位置決め精度が従来手法よりも高精度かつ収束範囲が広いことを示すと共に，汎用ハンドによる工業用部品の組付けを実演した．続いて，上記の枠組みを応用することで，布を主とした柔軟物体の高精度位置決めを実現する計画であった．新たな訓練データセットやネットワーク構造を提案し，ロボットシステムにより位置決め精度検証実験を実施した．実験を通して，提案手法により柔軟物体を高精度に位置決めすることが可能であることを示した．