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操作対象物の時系列動作ロギングに基づくロボットアームの身体性に依存しない動作教示

基于操作对象的时间序列运动记录，不依赖于机械臂物理性的运动示教

基本信息

批准号：
21K17834
负责人：
秋月秀一
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Chukyo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的は，ロボットの身体性に依存しない動作教示法を確立することである．一般的な動作の教示方法は，各関節の動きを直接指定する方法である．教示される動作パラメータは，関節数や腕の長さ，エンドエフェクタの仕様（これらをまとめて身体性と呼ぶ）に依存するため，他のロボットにはそのまま利用することはできない．一方で，操作される対象物に着目すると，把持される部位や持ち上げられた後の軌跡は共通性が高いと考えられる．したがって，従来の教示方法のように，“ロボットがどのように動くべきか”を教示するのではなく，“対象物がどのように動かされるべきか”を教示することによって，複数ロボット間の身体性の違いに依存しない動作生成が可能になることを示す．2022年度は，2021年度に引続き，人によって操作される物体の3次元的な位置姿勢を推定する方法の研究を推進した．形状の対象性が強い物体の姿勢推定に有効な誤差関数（Variance loss）を提案した．具体的には，位置合わせする3D形状同士のずれ（3D形状を構成する各3D点の最近傍点までの距離）の分散値を計算し，この値を姿勢を回帰する深層学習モデルの学習時の損失として考慮することにより，従来手法と比較して，特に対象形の強い物体に対しての姿勢推定性能が向上することを確認した．この成果を国内シンポジウム2件で発表した．2021年度とは姿勢推定という点で同様の研究ではあるが，本研究課題が対象としている日用品に多い対象形を持つ形状に有効な姿勢推定技術を提案できたので，課題の達成に確実に近づいたことを確信している．

The purpose of this study is to establish a method of teaching physical dependence. The teaching method of general movement is to specify the movement of each joint directly. The teaching of the movement is based on the number of joints and the length of the wrist. A side, the operation of the image object on the eye, control of the position, the upper part of the track after the high interoperability. In the teaching method of "teaching","teaching", teaching The research on the method of estimating the three-dimensional position and posture of human beings and objects is being promoted. The shape of the image is strong, and the attitude estimation of the object has a variation loss. For specific 3D shapes, the dispersion value of the 3D shapes (the distance between the nearest points of the 3D shapes) is calculated, and the posture is estimated. The loss of the learning time of the deep learning is considered, and the method of comparison is confirmed, especially for the posture estimation performance of the strong object. This research topic is aimed at daily necessities, multi-pairs of pictograms, shapes, posture estimation techniques, and the achievement of the topic is close to the truth.