人工現実感を用いた人間運動スキルの動的特性の解析・獲得システムに関する研究

本研究は人間の感覚運動制御機能の解明,そのスキルの獲得と工学的応用を目標とし,それに人工現実感の方法論を試みる.まず感覚運動特性の計測にDDリニアモータ2台で機械インタフェースを構築して,操作に用いる質量バネダンパを含む柔軟対象物をモータを制御することによって仮想的に作り出し,両腕でそれを操作する時に加わる力とスライダの位置を計測する.制御パラメータ値を変えることによって,異なる動特性の対象物の操作時の人腕の示す特性を見た.一方,両腕の表面筋電位と姿勢も同時に計測した.感覚運動制御特性としてまず,腕に加わる力と腕の運動間の線形化されたインピーダンスモデルを用い,両腕で対象物を操作する中に外乱を与えてパラメータ推定を行なった.その結果,対象物が硬くなるにつれ腕の慣性係数や粘性係数および両腕が対象物を把持するための内力が大きく,弾性係数は小さくなる現象,ならびに両手協調動作中のほうが静止時や片手動作よりも弾性係数は小さくなるに対して,慣性係数や粘性係数は同程度だった,などが見られた.これらにより操作する対象物の粘弾性特性によって両腕の制御戦略を調整していることがわかった.一方,ボールの捕捉・打撃のようなスキルに富んだ作業において,人間が目でボールを捉えてから腕でバットを振りまでの視覚運動処理系に数十〜数百ミリ秒の時間遅れがあるにもかかわらず,ボールを正確に捉えたり打ち返したりできる.そして,素振りなどを通じてボールの変化により的確に対処しよりパワフルな打ち方を習得していく.このような能力を有する感覚運動制御系のモデルとして,適切な評価基準に基づいた規範軌道の生成,ボール動きの予測,およびボール動きの変動に対する追従を含めたものを提案した.それを適用したバッティングロボットのシミュレーションを行い,ロボット駆動力の限界値を使いつつ最速の打撃振りを実現でき有効性を検証した.

本研究は人間の感覚運動制御機能の解明,そのスキルの獲得と工学的応用を目標とし,それに人工現実感の方法論を試みる.まず感覚運動特性の計測にDDリニアモータ2台で機械インタフェースを構築して,操作に用いる質量バネダンパを含む柔軟対象物をモータを制御することによって仮想的に作り出し,両腕でそれを操作する時に加わる力とスライダの位置を計測する.制御パラメータ値を変えることによって,異なる動特性の対象物の操作時の人腕の示す特性を見た.一方,両腕の表面筋電位と姿勢も同時に計測した.感覚運動制御特性としてまず,腕に加わる力と腕の運動間の線形化されたインピーダンスモデルを用い,両腕で対象物を操作する中に外乱を与えてパラメータ推定を行なった.その結果,対象物が硬くなるにつれ腕の慣性係数や粘性係数および両腕が対象物を把持するための内力が大きく,弾性係数は小さくなる現象,ならびに両手協調動作中のほうが静止時や片手動作よりも弾性係数は小さくなるに対して,慣性係数や粘性係数は同程度だった,などが見られた.これらにより操作する対象物の粘弾性特性によって両腕の制御戦略を調整していることがわかった.一方,ボールの捕捉・打撃のようなスキルに富んだ作業において,人間が目でボールを捉えてから腕でバットを振りまでの視覚運動処理系に数十〜数百ミリ秒の時間遅れがあるにもかかわらず,ボールを正確に捉えたり打ち返したりできる.そして,素振りなどを通じてボールの変化により的確に対処しよりパワフルな打ち方を習得していく.このような能力を有する感覚運動制御系のモデルとして,適切な評価基準に基づいた規範軌道の生成,ボール動きの予測,およびボール動きの変動に対する追従を含めたものを提案した.それを適用したバッティングロボットのシミュレーションを行い,ロボット駆動力の限界値を使いつつ最速の打撃振りを実現でき有効性を検証した.