ヒトからロボットへの把持運動スキルの転換

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この期間において、我々はシミュレーションおよび実ロボットの両方において、ヒトがロボットの腕と手を直感的に操作し、物体を把持するための実験環境を完成させた。この成果はヒトの腕や手の位置を高速に同定し、さらにロボットの腕と手へのマッピングをリアルタイムで行う事により達成されたものである。このシステムにより、ヒトが例えばマグカップなどの物体を自然に把持する運動を詳細に観測し、データを記録することが可能となった。ヒトが自分自身の腕を動かしてロボットの把持運動に関するトレーニングを終えた後、様々な形状や傾きを持つ物体をロボットが把持する運動軌道のデータベースが構築され、効率的かつ自律的な運動学習手法の開発に役立てることが出来る。我々が得たデータによると、操作者はロボットの手首をマグカップのハンドルの向きに応じて一定の位置を保っていた。マグカップのハンドルの角度に応じて手首の位置が決まると言う仮説は非常に興味深い考察を生む。ハンドルの角度に応じて手首の初期位置が一意に決まると言う事は、手首の初期位置を決定するプロセスと初期角度を決定するプロセスがそれぞれ独立して行われている事を示唆している。この事は中枢神経システムが把持運動課題において次元の縮約を行い、問題の簡略化を行っていると考えられる。二つ目のアプローチは、ヒトによって得られたロボットの個々の把持運動機動を用いて、把持制御器を合成することである。また、開発済みの実験環境を新しいアームロボットに適応させる作業を行った。それにより、ヒトはより正確にロボットを操作できるようになり、自律運動学習のためのデータベース構築が飛躍的に進歩すると考える。