不定形物体マニピュレーションのためのマルチモデルを用いた異常検出に関する研究

非晶态物体操纵多模型异常检测研究

基本信息

项目摘要

人間が身の回りに所有する変形の大きい定まった形を持たない不定形物体は紙,布,ロープなど数限りない.その不定形物体をロボットで自由に操る要求は大きい.しかし,ロボットでこれらの不定形物体を自在に操るのは容易ではない.その理由として変形と応力の関係にヒステリシスが含まれ正確なモデル化が困難であることが挙げられる.ゆえに不定形物体の操作を誤る可能性は否定できない.それゆえ不定形物体の操作にはエラーリカバリ動作が必要となる.まず,複雑な形状に変形するロープをハンドリングするために,ロープの形状をトポロジカルなモデルを用いて記述する方法を提案し,ブラケット多項式およびジョーンズ多項式の2つの結び目不変量を組み合わせて利用することにより,ロープの構造を判別するアルゴリズムを提案した.また,トポロジカルなモデルを取得するために必要な,交点付近の輝度分布の不偏分散を用いて交点におけるロープの重なりの上下判別を行うアルゴリズムを提案し,その有効性を確認した.次に柔軟物体がマニピュレータによって与えられる外力や加速度によってどのような変形を起こすかという予測を実現するために挙動を再現するための線状柔軟物体のシミュレーションプログラムを作成した.これはワイヤーやロープのような線状の物体を小さい要素同士がバネで結合していると仮定し,それぞれの要素間で変形による反力と外力が釣り合う形状になることを計算したものである.重力や移動に伴う加速度によってどのように変形するかを再現できた.
The human body and the body are all shaped and fixed. The shape of the object is irregular. The paper, cloth, and the number of objects are limited. For irregular objects, there is a requirement for freedom of movement. It's easy to manipulate an irregular object. The reason for this change is that it is difficult to correct the problem. Possibility of operation error of indefinite object is negated. It is necessary to operate an irregular object. A method for describing the shape of a complex polynomial is proposed. A polynomial is used to determine the structure of a complex polynomial. The brightness distribution near the intersection point is not biased. The upper and lower discrimination of the intersection point is proposed. The effectiveness of the intersection point is confirmed. The second soft object is made up of a linear soft object. This is why linear objects are small and the same elements are combined and fixed, but the reaction force and external force between the elements are transformed and the shape is combined. This is why it is possible to calculate. Gravity moves with acceleration, and the shape of gravity moves with acceleration.

项目成果

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トポロジカルモデルと結び目不変量を用いたマニピュレーションのためのロープの形状認識
使用拓扑模型和结不变量进行绳索形状识别
Manipulation of deformable linear objects using knot invariants to classify the object condition based on image sensor information
  • DOI:
    10.1109/tmech.2006.878557
  • 发表时间:
    2006-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Takayuki Matsuno;Daichi Tamaki;F. Arai;Toshio Fukuda
  • 通讯作者:
    Takayuki Matsuno;Daichi Tamaki;F. Arai;Toshio Fukuda
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松野 隆幸其他文献

穿刺ロボットにおける力センサ情報を用いた針の形状推定に関する研究
穿刺机器人中力传感器信息估计针形的研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    村上 輝;松野 隆幸;木村 和志;亀川 哲志;平木 隆夫;見浪 護
  • 通讯作者:
    見浪 護
ロボットの台数が増えることで謝罪の効果は高まるか?
道歉的效果会随着机器人数量的增加而增强吗?
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    戸田 雄一郎;和田 亮雅;松野 隆幸;見浪 護;岡田優花,木本充彦,飯尾尊優,下原勝憲,塩見昌裕
  • 通讯作者:
    岡田優花,木本充彦,飯尾尊優,下原勝憲,塩見昌裕
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    戸田 雄一郎;宮瀬 光梨;岩朝 睦美;和田 亮雅;竹田 宗馬;松野 隆幸;久保田 直行;見浪 護;Mohammad Aldibaja
  • 通讯作者:
    Mohammad Aldibaja
複数属性から構成される特徴ベクトルにおける Growing Neural Gasに基づく空間構造の学習
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  • DOI:
    10.9746/sicetr.57.209
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    戸田 雄一郎;和田 亮雅;松野 隆幸;見浪 護
  • 通讯作者:
    見浪 護

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