多種多様な形状の物体表面を被覆可能な近接覚センサを用いたロボットの制御手法の研究

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本研究は多種多様なロボットシステムに対し容易に導入可能で,複雑な状況下でも有効な情報の得られる近接覚センサを開発し,センサ情報に基づいた環境認識・行動制御手法の構築を行う.最終年度である本年度は,研究成果のとりまとめを中心としながら,近接覚センサシステムの完成度を向上させることを目標として,以下の研究課・題に取り組んだ.・スペクトラム拡散に基づく多センサ共存当研究では、動的環境に対し素早く応答するロボットシステム実現のため,ロボット表面から100mm程度の至近距離で非接触・高速かつオクルージョン無く物体検出を実現するセンサとして,赤外線反射とアナログ回路網による"抵抗ネットワーク型近接覚センサ"を取り扱ってきた.多指ロボットハンドなど,当センサの想定する応用システムでは,狭い領域に複数の近接覚センサが存在し,状況によってはそれらが互いに向かい合うことで,一方のセンサが発した赤外光が他方のセンサに直接入射する場合が生じうる.加えて,同一波長帯を使用する他方式のセンサや,環境中の光源についても考慮する必要がある.このような条件を踏まえ,無線通信分野で使用される直接スペクトラム拡散に基づく符号分割多重化(CDMA)を応用した赤外線変調方式について実験的検討を行った.その結果,外乱光源(照明,Time-of-Flight式距離画像センサ)の存在下や,複数系統の近接覚センサが向き合った状況下でも,外乱光と物体由来の反射光を分離し,実用的な信号対雑音比を確保できることを確認した.・センサ信号処理・計測用小型ボードの開発上記の成果をもとに,変調駆動型近接覚センサをロボット内部へ複数系統搭載する際便利な,小型信号処理/計測ボードを開発した.複数の光源からの成分が混合された受光信号から,センサ自身の発光により生じた反射光成分のみを取り出すには,受光電流の増幅,電流モーメントの算出,逆拡散による外乱光の分離,高域ノイズの除去という一連の信号処理が必要となる.この技術的課題に対して,アナログーデジタル変換器(ADC)やプロセッサへの負荷を抑えるため,これら信号処理の大半をアナログ回路上で行い,さらに採用したマイクロコントローラ(Cypress PSoC5)が備える内蔵周辺機能を活用した.これにより,応答速度と外乱光耐性を備えたうえで,小型(80mm×50mm名刺サイズ)・省電力(LED点灯込みで約5ワット)な計測システムを開発した.