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触覚による認識機能をもつロボットハンド

具有触觉识别功能的机械手

基本信息

批准号：
61850073
负责人：
正田英介
金额：
$ 8.32万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Developmental Scientific Research
财政年份：
1986
资助国家：
日本
起止时间：
1986 至 1988
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は研究計画の最終年度として各種の立体形状の認識実験を行い、ここで提案をしているロボットハンドに統合した触覚認識機能の実用性の評価を行うとともに、さらにその認識性能を向上するための指の触覚検出機構の改善を検討した。立体形状認識においてはまず指先に分布して配置されたセンサーからの検出信号の統合の方法(重み付け)と指先加圧の大きさに関する検出分別能力を分析し、指先と検出用感圧ゴムの可撓性を配慮した理論モデルと実験結果を対比して分別能力の大きいアルゴリズムを導出した。これをロボットハンドの動作と組合せて、一本指で固定された対象に触れて判別する場合と三本指で物体を把握しながら判別する場合について識別試験を行った。対象は多角柱・円柱・球・円錘などの幾何学的形状が数式に取扱えるものを選んだ。またその配置を変えることによる検出能力の変化をも調べた。結果から以下が明らかになった。曲率変化の差が小さくゆるやかであるような物体間の判別、例えば斜めに配置された円柱と円錘の判別、などは精度が悪く、把握力に依存した指先の変形を伴う場合には判別が不可能になる。このための改善の手段としてはセンサーの配置間隔を小さくすることと、感圧ゴムの指先への取付方法をより柔くすることなどが考えられ、これらにつき新たなセンサーを試作して検付中である。ロボットハンドの効作制御はマイコンを用いたディジタル制御で実現し、とくに上記の検出判別能力との関係で把握のための力制御ループを導入し、逆システムによる制御を試みたが結果的には良好であった。

This year's final year of the research plan is to conduct research on the understanding of various three-dimensional shapes, to evaluate the usefulness of the cognitive function, to improve the cognitive performance, and to discuss the improvement of the cognitive mechanism. A method for integrating detection signals in three-dimensional shape recognition, including analysis of detection separation ability in relation to finger pressure, allocation of flexibility in relation to finger pressure, and derivation of detection separation ability in relation to finger pressure. For example, if a finger is fixed, it can be used to identify the object. The geometric shape of the object is selected from the following formulas: prism, sphere, hammer, etc. The ability to adjust As a result, the following is the result. The difference between curvatures is small, and the difference between objects is small. For example, the difference between oblique and oblique positions is small. The difference between cylinder and hammer is small. The difference between accuracy and grasp depends on the difference between the first and second shapes. The improvement measures include reducing the allocation interval of the server, reducing the sensitivity of the sensor, and improving the method of receiving the instruction. The relationship between the ability to detect and determine the force of the control and the ability to determine the result of the control is good.