立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第31号) 2022

［ 研究助成 (A) ］

人間動作再現の高度化を目指したロボット運動制御技術の研究
Motion Cotnrol for Advanced Human Motion Reproduction
2211028

研究代表者

神戸大学

大学院海事科学研究科准教授

元井直樹

一方，モーション再現フェーズでは操作者の代[研 究 の 目 的]

わりに保存された動作データに基づいてシステ
近年の少子高齢化に伴い産業分野における労ムを駆動することで人間の動作を再現する。

働力不足が懸念されている。特に，熟練技術者

動作再現において時間的な修正を加えることによる人手作業においては，その技術の継承やで，動作データの再生速度を自由に変更可能と後継者不足に対する問題が生じうる。結果，繊なる。これにより保存された動作を低速・高速細な感覚や精密な手先作業を必要とする伝統工で再現することが可能となり，位置・力情報は芸などの熟練作業の損失につながる可能性があ

速度倍率に対応して時間領域で収縮・拡張される。このような技術の損失を防ぐことを目指し，る。再生速度が変化した場合，慣性力や摩擦力人間の動作を抽出・保存し，自動で再現するシなど環境からの影響も変化するため保存時と結ステムの実現が盛んに研究されている。

果の誤差が発生しやすくなる。この誤差を解消

人間の動作を抽出する手法としてモーションできれば熟練作業を必要としていた製品を自動キャプチャが利用されている。しかしながら，的かつ高速に生産できるようになり，人間動作モーションキャプチャは画像情報に基づいてお再現の高度化につながる。そこで本研究では人り位置情報しか取得できない。このため接触動間動作再現における高速・高精度化を目指す。

作時における力情報の習得ができず，接触を含[研究の内容，成果]

む動作の保存・再現手法としては不適である。
一方で，力覚伝送を有する遠隔制御技術であるバイラテラル制御を用いた人間動作の位置・力1．モーションコピーシステム情報を抽出する研究も報告されている。この手

図 1 にモーションコピーシステムのブロック法は，人間動作における位置・力情報の抽出と線 図 を 示 す。モ ー シ ョ ン コ ピ ー シ ス テ ム は抽出データの再現を行い，モーションコピーシ「モーション保存フェーズ」と「モーション再ステムと呼ばれている。

現フェーズ」で構成される。それぞれについてモーションコピーシステムは位置・力情報を保存するための「モーション保存フェーズ」と詳述する。
1. 1

モーション保存フェーズ再現するための「モーション再現フェーズ」の

図 1(a) にモーション保存システムのブロッ

2 つのプロセスによって構成されている。モーク線図を示す。力覚伝送を有するバイラテラル

ション保存フェーズではバイラテラル制御を用制御を用いることで操作者の動作の位置・力情いて操作者の位置・力情報を抽出・保存する。

報を抽出・保存するモーション保存システムを― 1 ―立石科学技術振興財団

F  =−F 実現する。バイラテラル制御では操作者が操作するリーダシステムと遠隔地で動作するフォロワシステムで構成される。

(4)

ここで p  および F  は，仮想リーダシステムに関する位置・力参照値を示す。再現動作を実現するためにフォロワシステムにおける加速度参照値 p は以下のように設定される。
p =C  p  − p−C  F  +F(5)

ここで C  は位置コントローラ，C  は力コントローラであり，位置ゲインを K ，速度ゲインを K ，力ゲイン K  を用いて以下のように示される。

(a) モーション保存フェーズ(6)C  =K (7)また，動作データの再生速度は自由に設定する(b) モーション再現フェーズ

図1

C =K +sK ことが可能である。図 2 に再現動作の速度の変モーションコピーシステム

更方法を示す。図 2 に示すように，保存動作をバイラテラル制御では式(1) および式(2) に示す制御目標式を同時に満たす必要がある。

高速化する場合は保存された位置・力情報が時間領域で収縮され，低速化する場合は拡張されp− p=0(1)F+F=0(2)る。

ここで p および F はロボットの位置・力情報を示す。上付き添え字■ および■ は応答値と外力を示す。また，下付き添え字■  および■ はリーダ・フォロワシステムの値を示す。
1. 2

モーション再現フェーズ

図 1(b) にモーション再現フェーズのブロッ
図2

ク線図を示す。モーション再現フェーズは，仮動作生成速度

想リーダシステムとフォロワシステムによって構成される。モーション保存フェーズで保存さ

2．反復学習を用いた動作再現手法

れた操作者の動作データを仮想リーダシステム

モーション再現フェーズで再生速度を変化さとみなし，再現動作のための位置・力情報を逐せた場合，動作保存時と再現時における位置・次実行る。ストレージに保存された位置・力情力誤差が発生する。これらの誤差に対して反復報をそれぞれ p  および F  とする。この時，学習制御をモーション再現フェーズに組み合わ仮想リーダシステムに関する位置・力参照値はせる。反復学習制御では試行毎に誤差を算出し，下記となる。

誤差に応じて位置・力参照値を修正する。結果，p  = p (3)

試行を繰り返すことで動作再現における位置・力誤差が小さくなる。

― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

図3

反復学習を用いた動作再現手法

図4

実験システム図 3 に反復学習を用いた動作再現手法のブ

本実験では「学」という文字を書く動作の位

ロック線図を示す。反復学習制御の 1 試行目で置・力情報を保存し，2 倍速で再現を行った。

は，保存された動作データおよび設定された再まずモーション保存フェーズで操作者がリーダ生速度の倍率に基づき動作再現を行う。2 試行

システムを操作し，フォロワシステムにて文字目以降においては，目標値と前試行における応を書き，その際の位置・力情報を保存する。次答値の差に基づいて新たな参照値を設定し，動に動作再現フェーズとして反復学習を用いた動作再現を行う。k 回目(k=1, 2, 3,…) の試行にお作再現手法を用いて動作再現を行った。ここでける位置参照値 p および力参照値 F は式

試行は接触動作中の力の目標値と応答値の二乗(6)-(7) で表される。

平均平方根誤差 (RMSE) を評価し，1 試行目p =F =p

if k=1
p1+K  p − p1
 if k≧2

−FF

if k=1−K   F −F1 if k≧21の RMSE から 35% 以上小さくなるまで試行を(6)繰り返した。
3. 2(7)

ここで p および F は k 回目の試行における位置・力応答値である。また，K  および K は反復学習における位置・力ゲインである。

実験結果

モーション保存フェーズの実験結果を図 5 に示す。また，この時に書いた文字を図 6 に示す。
図 5 より位置情報はリーダ・フォロワシステムで一致しており，また力情報に関しては作用・反作用の法則が人工再現できている。よって，式(6)-(7) に示す位置・力参照値より再現フェーズにおける加速度参照値は下記となる。
p =C  p− p−C  F +F

(8)

3．実験結果
反復学習を用いた動作再現手法の有効性を確認するために，実機実験を行った。
3. 1

実験方法

本研究では図 4 に示すデルタ型パラレルリン
クロボット 2 台を用い，リーダ・フォロワーシステムを構築した。また，リーダシステムのエンドエフェクタには筆ペンの柄を模した持ち手を，フォロワシステムのエンドエフェクタには筆ペンを装着している。

図5― 3 ―

実験データ (動作保存フェーズ)

立石科学技術振興財団(a) 位置誤差

図6

書いた文字 (動作保存フェーズ)(b) 力誤差

図8

図7

実験結果 (繰り返し回数と誤差)

実験データ (動作再現フェーズ)

力覚伝送を有するバイラテラル制御が実現出てきている。本実験データにおけるリーダシステ(a) 1 回目

ムの位置・力情報を抽出し，保存する。
保存した位置・力情報をもとに動作再生速度を 2 倍に設定した場合の，動作再現フェーズの実 験 結 果 を 図 7 に 示 す。図 7 よ り 動 作 保 存
フェーズの位置・力応答を再現できているが，再生速度を 2 倍にしたことに起因する位置・力誤差が生じてる。そこで反復学習を用いて位置・力の追従誤差への対応を行う。
図 8 に反復学習を動作再現手法における繰り(b) 6 回目返し回数と誤差の関係を示す。図 8 に示すよう

図 9 試行回数と文字 (動作再現フェーズ)に繰り返し回数の増加に伴い，位置誤差は微増し，力誤差は減少する。ここで文字書き動作にほぼ同精度を保ちつつ，力精度が改善されていおける位置・力情報は互いに独立ではなく，干る。この際の文字を図 9 に示す。図 9(a) と渉する。しかしながら，位置誤差は微増であり，(b) の比較より，動作再生速度が 2 倍になっ― 4 ―Tateisi Science and Technology Foundation[今後の研究の方向，課題]ているにも関わらず，試行回数が増えるにつれて動作保存フェースの文字に近づいていることが分かる。以上より，反復学習を用いた動作再本研究ではデルタ型パラレルリンクロボット

現手法の有効性を実験データより確認した。の手先の位置・力情報に基づいてモーション再現フェーズにおける反復学習制御を行った。しかしながら，ロボットの手先動作に基づく動作

4．まとめ
モーションコピーシステムは人間動作における 位 置・力 情 報 を 抽 出・保 存 す る 動 作 再 現

修正のみでは再現動作の精度を改善できない部分があることも実験結果から示唆された。

フェーズと，保存データに基づき動作再現を行

そこでより一層の再現動作の高精度化のため

う動作再現フェーズから構成される。本研究でには，タスクの完成度，本研究の場合では筆記は，動作再現フェーズにおける再生速度を高速動作における文字自体を評価し，反復学習を実化することで，再現動作の高度化を目指した。

施すべきである。筆記動作においてはカメラな動作再現フェーズにおける再生速度の高速化でどの視覚センサに基づく評価を組み合わせるこは，高速化に伴う位置・力誤差が生じ，再現動とで性能をさらに向上させることが望まれる。

作精度が劣化する。そこで本研究では，モーまた，筆記動作のみならず産業用ロボットにおション再現フェーズにおいて反復学習制御を用ける組付け動作の自動化等，本技術の応用先のいることで位置・力参照値の修正手法を示した。

拡張も望まれる。

再現動作において位置・力目標値と応答値の差に基づいて位置・力の参照値を試行毎に修正す[成果の発表，論文等]る。結果，試行を重ねていくことで再現動作精【国際会議 (査読有)】度の向上が見込まれる。

[1]

本研究ではデルタ型パラレルリンクロボット
2 台を用い，筆ペンを用いた筆記動作において，モーション再現フェーズにおける反復学習制御の有効性の実証を行った。反復学習を用いることで保存動作の再生速度を変更した場合においても位置・力の応答値を目標値に近づけること

T. Tsubaki, Y. Ueda, N. Motoi, “Research onBilateral Control with Frequency Modifications byusing Fast Fourier Transformation”, Proceedings ofIEEE International Symposium on Indusrial Electronics, pp. 1-6, 2021.
[2]

M. Kobayashi, A. Yamaguchi, and N. Motoi,“Motion-Reproduction Method Based on Iterative
Learning Control for Variable Reproduction Speed”,
Proceedings of IEEJ international workshop onが可能であることを示した。また，保存動作とSensing, Actuation, Motion Control, and Optimi-

再現動作の比較により，反復学習を用いること

zation, pp. 1-6, 2021.

で再現精度の向上を実証した。以上より，実験結果よりモーション再現フェーズにおける反復学習制御の有効性を実証した。

【国内会議 (査読なし)】[3]山口瞭，小林聖人，元井直樹，“再現速度変更型モーションコピーシステムの反復学習制御による精度向上”，電気学会産業計測制御研究会，IIC-21037, 2021．

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