動作理解による六足作業ロボットの協調制御手法に関する研究

基于运动理解的六足机器人协作控制方法研究

• 批准号: 07750286
• 负责人: 木村 浩
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: The University of Electro-Communications
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07750286/
• 关键词: 動作理解; ロボット; 協調制御

複数のロボットで作業を行う場合,すべてを一人で操作するのは不可能であるが,一台を人間が操り,その作業を自律的に補助してくれるロボットがいれば,作業は効率的になる.このようなロボットシステムでは,自律的に補助を行うロボット(Assistantsと呼ぶ)は,人間の操縦するロボット(PrimeMoverと呼ぶ)の動作を理解しなくてはならない.本研究では,AssistantによるPrimeMoverの動作理解と補助の実現について以下の方法を考案した.動作理解の機構として人間の認知モデルが参考になると考えた.Cardらの提唱するModel Human Processorは本稿の動作理解機構の基になっている.このモデルでは,人間の認知のメカニズムを知覚システム,認知システム,運動システムという3つのシステムとしてとらえている.本研究では,動作理解機構は,各機能によって,感覚器官部,特徴知覚部,動作認識部,補助動作部の4つに分かれる.「感覚器官部」は、ここでは,PrimeMoverの動きを観察した画像や,直接得た関節情報などから各足の状態を表すデータ行列を生成する.「特徴知覚部」では,感覚器官部から得たPrimeMoverのデータ行列をファジィ・フィルタを通すことによって,以下の特徴を各部位について強調したデータ行列に変換する.「動作認識部」では,キューに蓄えられた動作の基本要素リストの構成を調べ,現在行なわれている動作が何かを認識する.「補助動作部」では,動作が認識されると,その動作の記号が補助動作部内のEventManagerに送られる.ここでは動作の性質によって,Eventをどのように発行するかを判断する.動作理解の実験として,箱の持ち上げ作業を行なった.実験は,マスタアームの操作でPrimeMoverに前足で箱を掴ませ,この『物を持ち上げる』という動作をAssistantが理解し,補助動作として箱の持ち上げを手伝うものである.本研究では,人間の操縦するロボットを補助する自律ロボットの動作理解手法を考案し,箱の持ち上げを協調して行うという実験を通してその有効性を示した.今後,画像情報の利用などを実現させたい.

Plural の ロ ボ ッ ト で line homework を う, す べ て を one で す operation る の は impossible で あ る が, a を が fuck り world, そ の homework を self-discipline に aid し て く れ る ロ ボ ッ ト が い れ ば, homework は sharper rate に な る. こ の よ う な ロ ボ ッ ト シ ス テ ム で は, self-discipline に assistance line を う ロ ボ ッ ト (Assistant sと call ぶ) ならな, human world <s:1> exercise 縦するロボット(PrimeMoverと call ぶ) を action を understanding なくて なくて ならな ならな ならな ならな ぶ. This study で は, Assistant に よ る PrimeMover の action understanding と subsidies の be presently に つ い て の way below を test case し た. Action understanding の institutions と し て の Human cognitive モ デ ル が reference に な る と exam え た. Card ら の mention sing す る Model of the Human Processor は number の action understanding institutions の base に な っ て い る. こ の モ デ ル で は, human cognitive の の メ カ ニ ズ ム を know 覚 シ ス テ ム, cognitive シ ス テ ム, movement シ ス テ ム と い う 3 つ の シ ス テ ム と し て と ら え て い る. This study で は, understand institutions は, each function に よ っ て, sense organs 覚, 徴 know 覚 department, action understanding, subsidies action of の 4 つ に points か れ る. "覚 organic department" は, こ こ で は, PrimeMover の dynamic き を 観 examine し た portrait や, direct た masato section intelligence な ど か ら state of each foot の を table す デ ー タ ranks を generated す る . "徴 know 覚 department" で は, sense organs 覚 department か ら have た PrimeMover の デ ー タ ranks を フ ァ ジ ィ · フ ィ ル タ を tong す こ と に よ っ て, the following の, 徴 を parts に つ い て emphasize し た デ ー タ ranks に variations in す る. "action understanding of" で は, キ ュ ー に え storage ら れ た action の basic elements リ ス ト の constitute を べ, Now line な わ れ て い る what action が か を know す る. "subsidies action of" で は, action が know さ れ る と, そ の action の mark が subsidies action division の EventManager に send ら れ る. こ こ で は action の nature に よ っ て, Event を ど の よ う に 発 line す る か を judgment す る. Action understanding の be 験 と し て, box の hold ち げ homework on line を な っ た. Be 験 は, マ ス タ ア ー ム の operation で PrimeMover に forefoot で box を slap ま せ, こ の "を hold on ち げ る" と い う action を Assistant が understand し, subsidies action と し て box の hold on ち げ を hand 伝 う も の で あ る. This study で は, の world fuck 縦 す る ロ ボ ッ ト を subsidies す る self-discipline ロ ボ ッ ト の action understanding technique し を test case, box の hold on ち げ を coordination し て line う と い う be 験 を tong し て そ の have sharper sex を shown し た. In the future, portrait intelligence will use な を を to realize させた な.

项目成果

木村浩,他: "人間が操縦するロボットとの協調-動作の理解と補助-" 第13回日本ロボット学会学術講演会予稿集. No.1. 225-226 (1995)

Hiroshi Kimura 等人：“与人类操作的机器人合作 - 理解和辅助运动 -”日本机器人学会第 13 届学术会议论文集第 1. 225-226 号（1995 年）。

木村浩,他: "マルチ六足作業ロボットによる協調作業-作業反力を考慮した支持脚反力の計算法-" 第13回日本ロボット学会学術講演会予稿集. No.3. 925-926 (1995)

Hiroshi Kimura等：“多六足机器人的协同工作-考虑工作反作用力的支撑腿反作用力的计算方法-”日本机器人学会第13届学术会议论文集第3.925-926号。 1995)