接触動作の運動学的・力学的特徴抽出に基づく技量の理解の研究

物の持ち運び動作やプロセス動作(物体の最終位置だけでなく、ツール扱いのような途中の動きも重要な動作)の基本的レパートリを列挙し整理した。その結果動作は、物体の位置姿勢を変えたり結合状態を変える動作、道具(容器)の動作を介してを液体や粉体のような集合体を扱う動作、道具(工具)を使って加工を行う動作、柔軟体を扱う動作に分類できることを示した。代表的動作に関して、人間による動作実験を行い技量に関する運動データと力学データを収集するために、センサインタフェースを購入し、力センサ等のデバイスをワークステーションに接続した。また接触データを収集するために、超小型マイクロフォンを導入し、パソコンに接続した。接触時に発生するノイズから接触状況を検出するための音信号処理の基礎実験を行った。またマイクを多数使用し接触分布を得る方式を検討した。ロボットや作業対象物の運動を実時間(33msecに1回)で計測するための視覚装置として、マークベーストビジョンを開発した。これは運動物体に円状のマークを貼付することで、物体の発見を容易にし、半径方向に白黒のコーディングを施すことで、物体の同定を可能にするものである。それを用いて、ロボットの反応時間の精密測定や、動いている物体を追跡把握する実験に成功した。この実時間視覚と力センサそして超小型マイクという異種センサからの情報を統合して、技量の実現するために、センサ情報からの特徴抽出を行う方式について検討した。

物の持ち運び動作やプロセス動作(物体の最終位置だけでなく、ツール扱いのような途中の動きも重要な動作)の基本的レパートリを列挙し整理した。その結果動作は、物体の位置姿勢を変えたり結合状態を変える動作、道具(容器)の動作を介してを液体や粉体のような集合体を扱う動作、道具(工具)を使って加工を行う動作、柔軟体を扱う動作に分類できることを示した。代表的動作に関して、人間による動作実験を行い技量に関する運動データと力学データを収集するために、センサインタフェースを購入し、力センサ等のデバイスをワークステーションに接続した。また接触データを収集するために、超小型マイクロフォンを導入し、パソコンに接続した。接触時に発生するノイズから接触状況を検出するための音信号処理の基礎実験を行った。またマイクを多数使用し接触分布を得る方式を検討した。ロボットや作業対象物の運動を実時間(33msecに1回)で計測するための視覚装置として、マークベーストビジョンを開発した。これは運動物体に円状のマークを貼付することで、物体の発見を容易にし、半径方向に白黒のコーディングを施すことで、物体の同定を可能にするものである。それを用いて、ロボットの反応時間の精密測定や、動いている物体を追跡把握する実験に成功した。この実時間視覚と力センサそして超小型マイクという異種センサからの情報を統合して、技量の実現するために、センサ情報からの特徴抽出を行う方式について検討した。