柔軟な腕を持つ水中マニュピュレータの開発研究

現在、自律型海中ロボット(AUV)が水中を移動しながら同時に外界に対しておこなえる行動は限られており、海底や海中の対象物に対するマニピュレーション作業は専らROVの役目である。しかし、ROVは索により行動が制限され、また海底火山などの危険地帯でのマニュピュレーション作業はできない。対してAUVには行動の自由を制限する索がなく、海底火山活動域など危険な海域でも展開できる。AUVにより自動的にマニュピュレーションをおこない、海中の自然物などをサンプリングできれば、海中世界の科学的解明が進み、AUVの新たな進化が進展する。マニュピュレーション技術の確立はAUV技術にとって最重要課題のひとつであり、将来はマニュピュレーションがAUVの重要なミッションになる。このため、本研究では、AUVによるマニュピュレーション技術の確立を目指す。水中を自律的に動き回るAUVに求められるマニュピュレータは、陸上ロボットやROVのように「剛直」なものではなく「柔軟」なものである。数百kg程度の小型AUVに搭載可能な、流体力に対してたわみを許す「柔軟」で小型のマニピュレータのハードウェアおよびロボット運動を含めた制御アルゴリズムを研究開発し、製作したマニュピュレータをテストベッドロボット「ツインバーガー2」や「Tam-Egg2」に搭載し、試験をおこない、ロボット運動を含めた制御アルゴリズム等の技術的課題を克服するとともにターゲット認識のための手法を確立することで、AUV技術の一層の高度化を図る。また、水中を動くクラゲなどの自然物(生物)のマニュピュレーションにミッションを絞り込んだコンパクトなテストベッドの設計を進めることで、AUVによるマニピュレーション実現に向けた一歩を進める。今年度は、昨年度までのマニピュレータ製作に続き、画像によるクラゲ認識システム(Jelly Vision)の開発をおこなった。Jelly Visionでは、ステレオビジョンによって得られるカメラからの相対位置、サイズ、遊泳速度、エントロビーそして刻々と変わる輪郭を記録してセグメント毎に連続的にマッチングさせる手法を用いることで、輪郭がはっきりとせず刻々と形状を変化させながら動いている水中のクラゲ群の中から、マニュピュレーションに最適な特定のクラゲをAUVが自動的に選択できることが可能である。なお、画像によるクラゲ認識システムの開発を進めるとともに、クラゲをマニピュレーション対象としたテストベッドロボットの設計を進めており、マニピュレータ技術および対象自動認識システムの総合化を図ることで、AUVによるマニピュレーション技術の基礎確立を目指している。

現在、自律型海中ロボット(AUV)が水中を移動しながら同時に外界に対しておこなえる行動は限られており、海底や海中の対象物に対するマニピュレーション作業は専らROVの役目である。しかし、ROVは索により行動が制限され、また海底火山などの危険地帯でのマニュピュレーション作業はできない。対してAUVには行動の自由を制限する索がなく、海底火山活動域など危険な海域でも展開できる。AUVにより自動的にマニュピュレーションをおこない、海中の自然物などをサンプリングできれば、海中世界の科学的解明が進み、AUVの新たな進化が進展する。マニュピュレーション技術の確立はAUV技術にとって最重要課題のひとつであり、将来はマニュピュレーションがAUVの重要なミッションになる。このため、本研究では、AUVによるマニュピュレーション技術の確立を目指す。水中を自律的に動き回るAUVに求められるマニュピュレータは、陸上ロボットやROVのように「剛直」なものではなく「柔軟」なものである。数百kg程度の小型AUVに搭載可能な、流体力に対してたわみを許す「柔軟」で小型のマニピュレータのハードウェアおよびロボット運動を含めた制御アルゴリズムを研究開発し、製作したマニュピュレータをテストベッドロボット「ツインバーガー2」や「Tam-Egg2」に搭載し、試験をおこない、ロボット運動を含めた制御アルゴリズム等の技術的課題を克服するとともにターゲット認識のための手法を確立することで、AUV技術の一層の高度化を図る。また、水中を動くクラゲなどの自然物(生物)のマニュピュレーションにミッションを絞り込んだコンパクトなテストベッドの設計を進めることで、AUVによるマニピュレーション実現に向けた一歩を進める。今年度は、昨年度までのマニピュレータ製作に続き、画像によるクラゲ認識システム(Jelly Vision)の開発をおこなった。Jelly Visionでは、ステレオビジョンによって得られるカメラからの相対位置、サイズ、遊泳速度、エントロビーそして刻々と変わる輪郭を記録してセグメント毎に連続的にマッチングさせる手法を用いることで、輪郭がはっきりとせず刻々と形状を変化させながら動いている水中のクラゲ群の中から、マニュピュレーションに最適な特定のクラゲをAUVが自動的に選択できることが可能である。なお、画像によるクラゲ認識システムの開発を進めるとともに、クラゲをマニピュレーション対象としたテストベッドロボットの設計を進めており、マニピュレータ技術および対象自動認識システムの総合化を図ることで、AUVによるマニピュレーション技術の基礎確立を目指している。