次世代半導体・センサ科学研究所 社会実装部門
人間・ロボット共生分野
Human-Robot Symbiosis Research Group

活動報告書
2023

豊橋技術科学大学
Toyohashi University of Technology

目次
ご挨拶

……………………………………………………………………………………………………………

1

構成員……………………………………………………………………………………………………………

2

研究概要

……………………………………………………………………………………………………………

3

深層学習のロボティクス応用のための簡便なデータセット生成手法
情報知能工学系 三浦純………………

4〈弱いロボット〉概念と学習科学との接点を探る
情報・知能工学系 岡田美智男，長谷川孔明………………

6

階層的なパターンマッチングを用いた音声駆動型の身振り生成に関する研究
情報・知能工学系 栗山繁………………

8

視触覚統合を用いた皮膚変形感覚
情報・知能工学系 北崎充晃………………

9

画像処理を併用した筋電義手システムに関する研究
情報・知能工学系 福村直博………………

11

ウェアラブルセンサを用いた行動認識における自己注意機構を用いたセンサ数削減に関する研究
情報・知能工学系 大村廉………………

13

農業応用を指向した地表に散在する物体の回収ロボット
機械工学系，コニカミノルタ株式会社 佐藤 隆史，機械工学系

内山直樹………………

14

ロボット・メカトロニクスシステムの利便性を向上する技術
機械工学系 佐藤海二，武田 洸晶………………

16

知能材料ロボティクス研究室 研究概要
機械工学系 高木賢太郎………………

18

サーバ・クライアント型位置推定システムに関する研究
機械工学系 高橋淳二………………

20………………

22

ロボット応用システムに関する研究
次世代半導体・センサ科学研究所/情報・知能工学系

研究業績

垣内洋平

……………………………………………………………………………………………………………

24

その他活動 ……………………………………………………………………………………………………………

29

オープンラボ2023 報告 ………………………………………………………………………………………………

30

ご挨拶
次世代半導体・センサ科学研究所 社会実装部門 人間・ロボット共生分野
分野リーダー 三浦 純

豊橋技術科学大学では，2010年に設立された人間・ロボット共生リサーチセンターを中心にロボットの研究開発を進めてきました．寺嶋一彦初代センター長（現学長）および岡田美智男2代センター長の下，リサーチセンターの活動を行ってきましたが，2023年4月の次世代半導体・センサ科学研究所（IRES²）の設立に伴い，ロボットに関する研究開発活動をIRES2社会実装部門の人間・ロボット共生分野に集約し，次世代ロボット技術開発とロボット技術の社会実装を進めていくことになりました．本分野には，13の研究室もしくは研究グループが所属しており，情報・知能工学系，機械工学系，IRES²から幅広く参加しています．

本分野ではあいち知の拠点重点研究プロジェクトなどの公的資金プロジェクト，本学と企業との組織間連携である共同研究講座，本学独自のマッチングファンド方式のイノベーション協働研究プロジェクトなどを通して企業との共同研究も多く行っております．また，本年度は初年度として，本学のロボット関連技術全
体を気軽に見ていただける機会として，研究室の一般公開を実施し，多くの方にご来場いただきました．

本報告書は各構成員による2023年度の研究および各種活動の成果をまとめたものです．ぜひご高覧頂き，また今後ともご指導ご支援のほどよろしくお願い申し上げます．

-1-

構成員
三浦純 教授情報・知能工学系 行動知能システム学研究室
HP：http://aisl.cs.tut.ac.jp/
専門：知能ロボティクス，ロボットビジョン

岡田美智男

教授

情報・知能工学系 インタラクションデザイン研究室
HP ：http://icd.cs.tut.ac.jp/
専門：社会的ロボティクス，HRI，認知科学

栗山繁 教授情報・知能工学系 グラフィックメディア研究室
HP ：http://val.cs.tut.ac.jp/
専門：モーション工学，画像処理

北崎充晃 教授
情報・知能工学系 視覚心理物理学研究室
HP ：http://real.cs.tut.ac.jp/
専門：心理物理学，バーチャルリアリティ

福村直博 准教授
情報・知能工学系 生体運動制御システム研究室
HP ：http://bmcs.cs.tut.ac.jp/
専門：生体情報工学，ロボット工学

大村廉 准教授
情報・知能工学系 ユビキタスシステム研究室
HP ：http://usl.cs.tut.ac.jp/
専門：情報工学，空間知能化，行動認識

内山直樹 教授
機械工学系 システム工学研究室
HP ：http://ise.me.tut.ac.jp/
専門：システム工学，制御工学，メカトロニクス

佐藤海二 教授
機械工学系 ロボティクス・メカトロニクス工学研究室
HP ：http://rm.me.tut.ac.jp/
専門：精密メカトロニクス，ロボティクス

高木賢太郎

教授

機械工学系 知能材料ロボティクス研究室
HP ：http://smr.me.tut.ac.jp/
専門：アクチュエータ，制御工学

佐野滋則 准教授
機械工学系 ロボティクス・メカトロニクス工学研究室
HP ：http://rm.me.tut.ac.jp/
専門：制御工学，システム同定

高橋淳二 准教授
機械工学系 システム工学研究室
HP ：http://ise.me.tut.ac.jp/
専門：ロボティクス，メカトロニクス，システム工学

垣内洋平 教授
次世代半導体・センサ科学研究所 情報・ロボットシステム研究室
HP：http://irsl.eiiris.tut.ac.jp/
専門：ロボットシステム，ヒューマノイドロボット

大島直樹 講師
次世代半導体・センサ科学研究所 ソーシャルロボット研究室
HP：http://www.sarl.jp/
専門：HRI/HAI，社会的ロボティクス

研究概要

-3-

深層学習のロボティクス応用のための簡便なデータセット生成手法
情報・知能工学系

1

はじめに

近年の深層学習技術の発展に伴い，ロボティクス分
野でも画像認識を中心に多くの課題に応用されてきています．深層学習を利用するためには，対象領域を広くカバーする高品質のデータセットが重要な役割を果たします．例えば，道路シーン認識では Cityscapes[1] や
nuScenes[2] などのデータセットが公開され広く利用されていますが，特定の環境やタスクにはそのまま応用できません．大量のデータを手動でアノテーションするのはコストがかかるため，質の良いデータセットを簡便に生成する手法が重要となります．本稿では，そのような取り組みをいくつか紹介します．

2

図3

CG と画像変換によるデータセット生成．左：CG 画像，中：変換画像，右：正解ラベル画像

見守りロボットのための臥位姿勢認識

臥位姿勢の認識は見守りロボットの機能の一つです．
就寝時の姿勢を認識し異常かどうかの判断を行います．
通常のカメラを用いた姿勢認識は多くの研究があります
が，照明条件に左右され，またプライバシーの問題もあります．そこで，距離画像を用いた認識を試みています．
[3] では，骨格情報を与えた人体モデルをモーションキャ
プチャシステムで動作させ，コンピュータグラフィック
ス（CG）を用いて，距離画像と身体部位ラベル付き画
像のペアを大量に生成する手法を開発しました（図 1 参照）．[4] では，布団のような布状物体下の姿勢推定のため，CG による布形状シミュレーションを行った結果から，距離画像と特徴点位置情報のペアを出力する手法を開発しました（図 2 参照）．

3

三浦 純

農業自動化のための圃場認識

農業分野では労働力不足と国際的競争の激化に対処するため，ロボットの技術の導入による省人力化と生産性向上が期待されています．圃場は作物によってその見えが大きく異なるため，個別のデータセットの作成が必要となります．[5] では，CG 技術と AI 画像変換技術によってデータセットを自動生成する手法を開発しまし
た．作物の形状と見えのモデルを作成し，CG によって

図 1 臥位姿勢データセットの例．上段：身体部位ラベル画像，下段：距離画像

図 2 布状物体下の姿勢推定データセットの例．左：CG による布シミュレーション．右：距離画像と特徴
点位置情報のペア-4-

図 4

認 識 結 果 の 比 較 ．CV，CS，FR は そ れ ぞ れ
CamVid，Cityscapes，Freiburg Forest データセッ
トを指す

圃場画像とそれと対応した正解ラベル画像を生成しま
す．CG 画像そのままでは現実の画像との差異が大きいので，AI 画像変換を用いて実際の圃場の見えに近い画像を生成します（図 3 参照）．
既存のデータセットを特定環境のセマンティックセグ
メンテーション（各ピクセルを物体クラスごとに分類する処理）に適用することも試みています [6]．複数の既存
データセットに対してそれぞれ学習したモデルの出力を比較し，すべてのモデルに対して同じ出力を得たピクセ
ルの情報を取り出して，新たな環境用のモデルを学習するためのラベルデータ（仮ラベル，Pseudo-label と呼ぶ）
を獲得します．図 4 に認識結果の例を示します．単独のデータセットを利用する場合には十分な性能が得られていませんが，複数のデータセットを利用することにより正解に近い認識結果が得られていることがわかります．
圃場では通路上に農作物の葉先などが張り出している場合があります．通常の障害物検出手法では物体のある空間は障害物となるため，移動経路を生成することができません．しかし，人は柔らかい葉先などは障
害物にならないことを知っているため触れながら移動できます．そこで植物領域のうち，触って移動してもよい（traversable）部分を自動で認識することを考えます．画像のみから判別することは難しいため，人がロ
ボットを手動で移動させた経験を利用して正解データを収集することを考えました [7]．図 5 にその概略を示し
ます．ロボットは人の誘導で移動しながら圃場の 3 次元
地図を作ります．その際に，ロボットが実際に触れた空間領域を抽出し，その領域を画像上に投影することにより，触れてもよい植物領域を計算します．図 6 は領域の抽出例です．触れてもよい領域は部分的にしか抽出できないので，不完全なラベルデータから学習する手法を利用し，モデルを学習します．図 7 に提案手法を適用した
自律移動の様子を示します．図の左側に上から，入力画

図 5 人の誘導による移動経験に基づく接触可能な植物領域の抽出図6

図8

カメラ位置を推定します．カメラの移動経路が推定できれば，ある時点での画像にその先のカメラの推定位置を射影することができ，そこから望ましい移動方向を計算することができます．図 8 に 3 つの実験場所での結果を示します．画像中の赤い点列はカメラの移動軌跡，黄色
い線分は移動軌跡から計算した，この画像における望ま
しい移動方向を示し，画像と線分のペアを学習データとして記録します．

接触可能な植物領域の抽出例

5

図7

まとめ

本稿では，深層学習をロボティクス分野に適用する際の重要な課題としてデータセット生成を取り上げ，簡便に学習データを取得する手法として，CG を利用する
方法や人やロボットの動作経験を利用する方法などを紹介しました．今後はシミュレーション技術の利用や，大規模言語モデルなどの基盤モデルの利用が重要になってくると思われます．

植物に接触しながらの自律移動の様子

像，触ってもよい領域の認識結果，物体クラスの判別結果が示されています．中央は 3 次元地図の生成結果で，黄緑色の部分は触れてもよい植物であることを示しています．なお，事前のロボットの走行では十分なデータが得られないことも考えられるので，触れてもよい植物を正しく判定できなかったことによってロボットが停止す
ることがあります．その場合には，人が触れる様子を観察して追加でデータを取得し，モデルを追加学習する方法も提案しています [8]．この手法は利用者がロボットを移動させたり，手で植物に触れたりすることによってデータを取得することができ，画像処理や AI の専門知識を必要としない点が特徴です．

4

移動方向の自動推定結果

多様な環境を移動するための移動方向推定

ロボットの自律移動では安全な移動方向を知ることが重要です．従来手法の多くは，カメラやレーザ距離セン
サを用いて通行可能領域を検出した後に，その領域上で経路計画を行います．しかしながら，例えば前項の圃場での移動や山道での移動など，植物が通行可能領域に覆いかぶさっている場合には，完全な領域を抽出することができず，経路生成に失敗します．一方，人はそのような状況でも移動方向を直接推測することができます．そこで，入力画像に対し直接移動方向を推定する手法を提案しています [9]．この手法を適用するためには，画像と移動方向の組合せのデータを大量に準備する必要がある
ため，前項同様にセンサを（移動ロボット上に設置し，もしくは背負って）移動させるだけで自動的にデータセッ
トを生成する手法を開発しました [10]．センサとしてはカラー画像と距離画像が同時に取得できる RGB-D カメ
ラを用い，移動しながら得た画像系列から画像取得時の
-5-

参考文献
[1] M. Cordts, M. Omran, S. Ramos, T. Rehfeld, M. Enzweiler,
R. Benenson, U. Franke, S. Roth, and B. Schiele, “Thecityscapes dataset for semantic urban scene understanding,” in Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and
Pattern Recognition, 2016.
[2] H. Caesar, V. Bankiti, A. Lang, S. Vora, V. Liong,
Q. Xu, A. Krishnan, Y. Pan, G. Baldan, and O. Beijbom,“nuscenes: A multimodal dataset for autonomous driving,”
in Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 2020.
[3] K. Nishi and J. Miura, “Generation of human depth images
with body part labels for complex human pose recognition,”
Pattern Recognition, vol. 71, pp. 402–413, 2017.
[4] S. Ochi and J. Miura, “Depth-based in-bed human pose
estimation with synthetic dataset generation and deep keypoint estimation,” in Proceedings of 10th Int. Workshop
on Assistive Computer Vision and Robotics (ACVR-2022),
2022.
[5] H. Masuzawa, C. Nakano, and J. Miura, “CG-based dataset
generation and adversarial image conversion for deep cucumber recognition,” in Proceedings of 18th Int. Conf. on
Machine Vision and Applications (MVA 2023), 2023.
[6] S. Matsuzaki, H. Masuzawa, and J. Miura, “Multi-source
pseudo-label learning of semantic segmentation for thescene recognition of agricultural mobile robots,” Advanced
Robotics, 2022.
[7] ——, “Image-based scene recognition for robot navigationconsidering traversable plants and its manual annotationfree training,” IEEE Access, vol. 10, pp. 5115–5128, 2022.
[8] S. Matsuzaki, H. Masuawa, and J. Miura, “Online refinement of a scene recognition model for mobile robots byobserving human’s interaction with environments,” in Proceedings of 2022 IEEE Int. Conf. on Systems, Man, andCybernetics (SMC2022), 2022.
[9] Y. Uzawa, S. Matsuzaki, H. Masuzawa, and J. Miura,“End-to-end path estimation and automatic dataset generation for robot navigation in plant-rich environments,” inProceedings of 17th Int. Conf. on Intelligent Autonomous
Systems (IAS-17), 2022.
[10] ——, “Dataset generation for deep visual navigation in unstructured environments,” in Proceedings of 11th European
Conf. on Mobile Robots (ECMR 2023), 2023.

〈弱いロボット〉概念と学習科学との接点を探る
情報・知能工学系

岡田美智男 長谷川孔明
ルメディエータ型ロボット〉の開発を進めている．
いずれもポイントとしているのは，「子どもたちは自らで学ぶことよりも，年少の者を世話する方が熱心になれ，
その工夫のなかで自らの学びを深めてしまう(=Protégé
Effect)」こと，そして〈弱いロボット〉たちの「弱さ」「不完全さ」はまわりの子どもの優しさや強み，新たな学びを引き出すことにくわえ，そのかかわりの中で「自らの能力が十分に生かされ，生き生きとした幸せな状態」(=ウェルビーイング)を生み出す点である．

1

はじめに
ロシアの心理学者ヴィゴツキーは，子どもたちの発達を捉える上で「誰からのアシストも受けずに一人でできる水準」と「他者からのアシストの下で，はじめてできる水準」の存在に着目している．後者の「他者からのアシストの下で，はじめてできる水準」とは，近い将来，一人ででもできるようになる発達の潜在領域を示すもので，「発達の最近接領域(Zone of Proximal Development; ZPD)と呼ばれている．
ロボット研究に当てはめるなら，これまでの多くは「1人で何でも出来てしまう自律的なロボット」の実現を目指してきた．一方，筆者らの研究グループ(ICD-LAB)で研究してきた，自らではゴミを拾えないものの，まわりの手助
けを上手に引き出しながら，結果としてゴミを拾い集めてしまう〈ゴミ箱ロボット〉，まわりの手助けを借りながら，今日の出来事を言葉足らずな発話で懸命に伝えようとする〈Muu〉や〈トーキング・ボーンズ〉などの〈弱いロボット〉たちは，「1人では何もできない，でも誰かのア
シストがあればできる」ものであり，発達の最近接領域において機能するロボットといえる．
このときロボットを手助けする子どもたちはどうだろう
か．一人では片付けることの喜びを見いだせていなかった
子どもたちが，この〈ゴミ箱ロボット〉とのかかわりを通して，一緒に片付けることの楽しさを見いだせたのならおもしろい．ロボットとのかかわりが他者と協働して何かを達成することの意義を見いだすような足場となるなら，十分に意味のあることだろう．このような子どもとのかかわりで生じる〈ゴミ箱ロボット〉にとっての最近接発達領域
は，同時に子どもたちにとっての最近接発達領域でもあり，それらは双対な関係にあるといえる(図1)．

(a) 共生型STEAM学習のための〈弱いロボット〉〈弱いロボット〉の概念を教科書の中での学びとして終わらせずに，自らの創意工夫の中で，新たな〈弱いロボット〉を生み出し，ブロックプログラミング等でロボットの動作やインタラクションデザインの機会を提供することを目的としている．また本提案の「共生型STEAM学習」では，ロボットの制作にくわえ，学校の中であたかも〈生き物〉の世話をしながら一緒に生活することを通して，ロボットそのものの成長と子どもたち(あるいはコミュニティ全体)の技術的なスキルの「共学習」を実現することを目指している．そのためにMDFなどの素材で手軽に作成できるロボッ
ト教材〈Toi〉(図2)を新たに開発した．

図 2

共生型STEAM学習のためのロボット〈Toi〉(b) 協働的な学びを引き出す〈多人数会話型ロボット〉

図 1

子どもとロボットとのかかわりにおける最近接発達領域(ZPD)の双対性

2〈弱いロボット〉概念に基づく学習環境のデザイン
上記の観点から，「知の拠点」あいち重点研究プロジェ
クト第Ⅳ期「〈弱いロボット〉概念に基づく学習環境のデザインと社会実装」では，〈弱いロボット〉の特質を生かして，経済産業省で掲げる「未来の教室ビジョン」に資す
る，(a)共生型STEAM学習のための〈弱いロボット〉の開発，(b)協働的な学びの場を生み出す〈多人数会話型ロボット〉の開発，(c)子どもと教師などをつなぐ〈ソーシャ-6-

文部科学省のGIGAスクール構想の下で，児童一人ひとりにタブレット型パソコンが配布され，家庭学習時においても「学びの自立化，個別最適化」の実現が期待されている．本研究で開発を進めている参加型協働学習環境〈PoKeBo Cube〉(図3)では，ディジタル教科書やAIドリル
等の「穴埋め問題」を解くような学習場面において，ソーシャルなロボット〈PoKeBo〉たちと子どもとがお互いの「弱さ」を補いつつ，その「強み」を引き出しあうような，新たな協働的な学びの場の実現を目指している．
また，ブロックプログラミングを用いて〈PoKeBo〉たちの動作や会話シナリオをデザインする枠組みを構築した．
これは共構築型学習環境〈PoKeBo Studio〉と呼んでいるものであり，生成AI等の機能を援用することで，社会的構成主義に基づく新たな協働的学習環境を提供できる．

図 3

参加型協働学習環境〈PoKeBo Cube〉

図 4

共構築型学習環境〈PoKeBo Studio〉

図 6 子どもと療育士とのかかわりを媒介する
ソーシャルメディエータ〈Talking-Bones〉

図 7(c) 子どもと教師などをつなぐ〈ソーシャルメディエータ型ロボット〉〈未来の教室ビジョン〉における「新たな学習基盤づくり」の一環として，子どもと教師(あるいは療育士)の間を媒介する〈ソーシャルメディエータ型ロボット〉の研究開発を進めている．
その一つは，教室の中で教師と子どもたちとの話し合いを活性化するための〈Tel-Bones〉と呼んでいるソーシャ
ルメディエータ(図5)であり，一人の参加者として新たな問いや素朴な疑問を提起したり，時には誤った考え方や子どもたちの誤りやすい考え方を提示することで，議論を拡げていくものである．また生成AIなどを援用することで，もう一人の発言者として授業に参加させながら，新たな学びの場そのものをデザインする手段を教師などに提供することを意図している．

それはどうして？

発達に躓きのある子どものコミュニケーション
や行動を支援する〈Pocketable-Bones〉(図6)，また〈Pocketable-Bones〉はコミュニケーションに躓きのある子どものコミュニケーション支援ルーツや行動支援ツールとしての活用を意図している(図7)．
3

まとめ
本稿では，発達における最近接発達領域の双対性に着目した，子どもたちと〈弱いロボット〉との協働的な学びの場のデザインに関する研究プロジェクトの一端を紹介した．
子どもたちと〈弱いロボット〉たちとがお互いの伴走者となり，「わたしたち」として目の前の問いや課題を共有
し，一緒に取り組みながら学びを深め，かつ自らの能力が十分に生かされ，生き生きとした幸せな状態を生み出すよ
うな，新たな学習環境の創出を目指している．
謝辞
本研究の一部は，愛知県が公益財団法人科学技術交流財団に委託し実施している「知の拠点あいち重点研究プロジェクト第IV期(第4次産業革命をもたらすデジタル・トランスメーション(DX)の加速)」により行われている．ここに記して感謝申し上
げます.
参考文献
[1] 岡田美智男：『弱いロボット』，シリーズ ケアをひらく，医学書院 (2012).
[2] 岡田美智男：『ロボット 共生に向けたインタラクシ
ョン』，東京大学出版会(2022).

図 5ソーシャルメディエータ型ロボット〈Tele-Bones〉

また，ソーシャルなロボット〈Talking-Bones〉は，コミュニケーションの発達に遅れのある子どもと療育士とのやりとりの場を媒介するソーシャルメディエータとしての利用[3] 三宅将吾，本所然，長谷川孔明，岡田美智男：共生型
STEAM学習のためのロボット〈Toi〉の提案，HAIシン
ポジウム2024，P-79 (2024/3).
[4] 関川泰地，石山智也，長谷川孔明，岡田美智男:
PoKeBo Cube: 子どもたちとの協働的な学びの場の提案，HIS2023(2023).

階層的なパターンマッチングを用いた音声駆動型の身振り生成に関する研究
情報・知能工学系 栗山 繁
1. はじめに
近年、仮想人物を用いたコミュニケーション・ツールの開発が進み、音声データから自然な身振り動作を生成する技術が注目されています。これに関連して、マルチモーダ
ルな推定手法を用いた研究が多く提案されていますが、身振りの個性や癖を再現するために再学習や微調整が必要とされています。そこで、動作の素材データからバリエーシ
ョンを生成する手法が提案されていますが、本研究では、この手法に音声データを統合し（図１参照）、深層学習を介さずに、音声と同期した身振り動作を自動生成する手法を提案しています。

図１．階層的な音声統合型パターンマッチの概要図
2. 音声駆動型モーションマッチング

図３．重み係数の設定による身振り動作の制御（上からμ=0.0, 0.5, 1.0）
3. おわりに本研究では、深層学習を用いない音声駆動型の身振り動作生成法を提案しました。マルチモーダルな生成法により、入力音声と同期した身振り動作の生成を実現しました。今後は、素材データの量や構成方法の最適化や他種の時系列信号への拡張等が課題となります。
参考文献（広い意味で関連する研究も含む）
1.
Orientation-aware leg movement learning for actiondriven human motion prediction, Chunzhi Gu, Chao
Zhang, Shigeru Kuriyama, Pattern Recognition 110317110317 2024年2⽉

2.1 音声の特徴量
2.
提案手法では、音声と身振り動作を対で含む素材データを用います。音声特徴量にはMFCCを使用し、次元数を10次元に設定しています。また、MFCCのベクトル長は1に正規化されます。
3.
2.2 音声特徴を考慮した距離計算
音声と身振り動作の同期において、音声特徴量間の距離計算が重要です。提案手法では、音声特徴量の距離計算をパターン照合に統合し、重み係数を用いて音声と身振りの 4.
類似度を調整します。また、階層毎に重み係数を変化させ、音声部の影響度を調整します。

Composition-Preserving Text-Based Image
Manipulation with a Diffusion Model, Kazuki Adachi,
Shigeru Kuriyama, 10th International Conference on
Advanced Informatics: Concept, Theory and Application(ICAICTA) 1-6 2023年10⽉7⽇
Generating Scene Layout from Textual Descriptions
Using Transformer, Haruka Takahashi, Shigeru
Kuriyama, 10th International Conference on Advanced
Informatics: Concept, Theory and Application(ICAICTA) 1-6 2023年10⽉7⽇
意味的に要約された動画⽤サムネイルの⽣成, ⽟⽥周太
郎, 顧淳祉, 栗⼭繁, 情報処理学会コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学研究会 (CGVI) 第193回研究発表会 2024年3⽉19⽇

5.
2.3 重み係数の設定法
重み係数の設定には、階層レベル毎に切り替える方法を採用しています（図２参照）。動作部と音声部で異なる重み係数を設定し、生成動作の多様性と品質の両立を図りま6.
す（生成例は、図３を参照）。

⾳声駆動型モーションマッチングを⽤いた⾝振り動作⽣
成, 栗⼭繁, 情報処理学会コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学研究会 (CGVI) 第193回研究発表
会 2024年3⽉18⽇

7.

3次元キーポイントのスワイプ操作に基づいた顔画像編集, ⻄川隆盛, ⾼橋遼, 顧淳祉, 栗⼭繁, 情報処理学会第８６回全国⼤会 2024年3⽉16⽇

8.

Canonical変分オートエンコーダを⽤いた点群復元, 會澤
智⼤, 髙橋遼, 顧淳祉, 栗⼭繁, 情報処理学会第８６回全国⼤会 2024年3⽉15⽇

9.

拡散モデルを⽤いた構図不変なテキストベースの実画像変換, 安達 ⼀⽣, 栗⼭ 繁, 画像の認識・理解シンポジウム
MIRU2023 2023年7⽉28⽇

図２．階層毎の重み係数の設定法-8-

拡散モデルを⽤いた3次元点群形状の連続的⽣成, 曽我徳
導, 栗⼭繁, 情報処理学会第８６回全国⼤会 2024年3⽉17⽇

視触覚統合を用いた皮膚変形感覚
情報・知能工学系 北崎 充晃

1

はじめに
身体所有感や自己身体性に関する研究は、バーチャル
リアリティ（VR）の導入により、身体の変容に焦点を当てる新たな展開を迎えている。自らの能動的な身体運動とアバターの運動を同期させることで、実際とは異なるアバターを自己身体と感じ、操作することができる。これらのアバターを自己身体化することにより、そのアバ
ターの属性に応じて態度や行動が変化することが明らかになっている[1-6]。身体の形状や機能についてさらなる変容をシステマティックに取り入れることが、人の身体認知の限界や可塑性を探る上で重要である。
伸びる腕[7]や関節が反対に曲がる腕[8],通常の範囲を超えて伸びる皮膚[9]など物理的な身体ではありえない変形に対しても、その変形が実際に自分の身体に生じているかのような錯覚が報告されている。本研究では、バーチャルリアリティを用いた視触覚刺激提示によって前腕の皮膚が変形した感覚を誘発できるかを調べた。

2

図1 腕に置いた振動子（左）、バーチャルな凹む腕（右）方法

2.1 参加者
18名の⼤学⽣・⼤学院⽣（平均年齢21.8±1.4）が実験に参加した。すべての被験者は正常な視⼒（矯正視⼒）、触覚、聴覚機能を有し、精神疾患がないと申告した。参加者
数はG*Power3.1を⽤いて中程度の効果量（f=0.2, α=0.05,
検出⼒β=0.8）で22名に決定した。実験は豊橋技術科学⼤学⼈を対象とする研究倫理審査委員会の承認を得て、その規則にしたがって実施された。
2.2 装置コンピュータ（Intel Core i7-10700, Nvidia GeForce
RTX3060, MS-Windows 10）とUnity（2021.3.25f1）を⽤いて頭部搭載型ディスプレイ（HMD、Valve Index，1440［幅］×1600［⾼］ピクセル，視⾓130度，リフレッシュ
レート120Hz）にバーチャル環境を作成し、参加者に提⽰した。バイブロトランスデューサ（Acouve Lab Vp210. 1615,000 Hz, 直径43 mm, 厚さ15 mm, 49 g）とプリメインア
ンプ（Denon PMA-60）を⽤いて触覚刺激を提⽰した（図1）。
2.3 刺激と条件
視覚刺激としてHMDを⽤いてリアルな左腕のアバターの
左前腕が凹む様⼦を提⽰した。アバターの左腕は台の上に置いたような姿勢にした。⼀辺が１センチメートルで⿊⾊の⽴⽅体が⼆つ左前腕の上に現れてからひとつずつ落ち、当たった瞬間にその場所が凹むように変形した。⽴⽅体は当たった瞬間に消えた。触覚刺激は被験者の左前腕に取り付けた⼆つのバイブロトランスデューサ（間隔4 cm）から提⽰した。触覚刺激としてバーチャル環境の⿊い⽴⽅体がアバターの腕に当たると同時に振動刺激（30 Hzの矩形波， デューティ⽐0.5）を与えた。
⽴⽅体が腕に当たった場所の視覚的変形量３⽔準（0 cm,
1cm, 3 cm）、振動刺激提⽰位置３⽔準（⼀致，不⼀致，振動刺激なし）の９条件の刺激を⽤意した（図2）。

-9-

図2 バーチャルな腕の変形条件。変形無し（上）、1cm凹
み（中）、3cm凹み（下）4

2.4 手続き
まず、被験者はHMDとイヤホンを⾝に着けた。次にアバ
ターの左前腕と被験者の左前腕の位置が⼀致するように位置を調整した。その後、すべての条件の刺激を無作為な順序で提⽰した。1，4，7試⾏⽬の前にはアバターへの所有感を⽣起させるため筆で同期した視触覚刺激を与えた。刺激を提⽰したあと毎回参加者は以下の四つの項⽬に対して、７段階（まったくそう思わない(-3) ~ 強くそう思う(3)）で回答した（表1）。
1. 自分の左前腕の皮膚が変形したように感じた。
2. 自分の左腕が柔らかくなったように感じた。

考察
実験の結果，振動がある場合には位置の一致性に関係なく，振動がない場合よりも皮膚が変形し，腕が柔らかくなる感覚が生じることが示唆された．ただし，概ね，錯覚は弱かった．また，変形量が0 cmより1 cm，3 cmの方がスコアが高かった。

謝辞
本研究は、JST OPERA JPMJOP1834およびJSPS科研費（JP22H04774）の補助を受けて行われた。なお、本研究内容は、国内学術会議で発表された[10]。

3. 自分の左前腕の一部が凹んだように感じた。
4. バーチャルな左腕が自分の左腕であるかのように感
じた。
3

結果

各被験者の5回分の回答の平均値をその被験者の回答とした。18⼈分の被験者の回答を質問ごとに条件別にプロットした（図3）。⽪膚変形感覚（項⽬1）について、変形量が0 cmより1 cm，3 cmの⽅がスコアが⾼かった．ただし、その条件で中央値は正だが１に満たなかった。また、変形量が1，3 cmの条件では振動があった⽅がスコアが⾼く、分散も⼩さかった。さらに、柔軟感（項⽬2）について、変形量が0 cmより1 cm，3 cmの⽅がスコアが⾼かった。凹み
感覚（項⽬3）について、変形量が0 cmより1 cm，3 cmの⽅がスコアが⾼かった。変形量が1,3cmの場合、振動有の⽅が振動無よりもスコアが⾼かった。⾝体所有感（項⽬4）について、変形量が0 cmより1 cm，3 cmのほうがスコアが⾼かった。つまり、どの変形量条件でも振動があった
⽅がスコアが⾼かった。

図3 実験の結果-10-

参考文献[1] Kondo, R., Sugimoto, M., Minamizawa, K., Hoshi, T.,
Inami, M., and Kitazaki, M. (2018). Illusory bodyownership of an invisible body interpolated between virtual
hands and feet via visual-motor synchronicity, Scientific
Reports, 8:7541[2] Kondo, R., Tani, Y., Sugimoto, M., Inami, M., and Kitazaki,
M. (2020). Scrambled body differentiates body partownership from the full body illusion. Scientific Reports,
10:5274[3] Hagiwara, T., Ganesh, Sugimoto, M., Inami, M., andKitazaki, M. (2020) Individuals prioritize the reachstraightness and hand jerk of a shared avatar over their own,
iScience, 23(12): 101732[4] Hapuarachchi H., and Kitazaki, M. (2022). Knowing theintention behind limb movements of a partner increases
embodiment towards the limb of joint avatar, Scientific
Reports, 12:11453, doi: 10.1038/s41598-022-15932-x.
[5] Hapuarachchi, H., Hagiwara, T., Ganesh, G., and Kitazaki,
M. (2023). Effect of connection induced upper body
movements on embodiment towards a limb controlled byanother during virtual co-embodiment. PLoS One, 18(1):e0278022. DOI: 10.1371/journal.pone.0278022[6] Katsumata, Y., Inoue, Y., Toriumi, S., Ishimoto, H.,
Hapuarachchi, H., and Kitazaki, M. (2023). Shared avatar
for hand movement imitation: Subjective and behavioral
analyses. IEEE Access, 11, 96710-96717. DOI:
10.1109/ACCESS.2023.3312179[7] 中川航太朗、井上康之、Harin Hapuarachchi、杉本麻樹、稲見昌彦、北崎充晃（2022）. 伸長する腕に対す
る身体性の獲得：伸長実装法による違い. 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, 27(4), 341-351.
[8] Hapuarachchi, H., Ishimoto, H., Kitazaki, M., Sugimoto,M., Inami, M. (2023). Temporal visuomotor synchrony
induces embodiment towards an avatar withbiomechanically impossible arm movements, i-Perception,
14(6):20416695231211699. doi:
10.1177/20416695231211699[9] Kodaka, K., Sato, Y., & Imai, K. (2022). The slime hand
illusion: Nonproprioceptive ownership distortion specific tothe skin region. i-Perception, 13(6), 20416695221137731.
[10] 原口岳丸、北崎充晃(2023). VRアバターにおける視触覚統合を用いた皮膚変形感覚の誘発, 日本バーチャル
リアリティ学会第28回大会、1C1-07、八王子、東京画像処理を併用した筋電義手システムに関する研究
情報・知能工学系
1

情報からサイズ情報を抽出し，そして把持形状に関する最適化関数を切り替えることによって，複数の把持タイ
プの最適な把持形状を求めることができる．
本研究では，Auto-Encoder の代わりに VAE を導入
し，取手のあるコップを複数の把持タイプで持った時のロボット把持形状と，深度カメラを用いた画像情報を統合することで，コップの直径と取手の長さの 2 種類の情報の抽出と，画像から把持形状の計算を試みた．
2.2 実験環境

はじめに事故などで手指を失ってしまった人に取って，見た目が健常者と変わらなく，かつ自分の意図通りに操作が可能な義手として，筋電義手の研究が以前より進められている．しかし，皮膚表面から得られる筋電信号は微弱でノイズが大きいため，現状では人が実現するいくつかの典型的な把持タイプを識別する程度にとどまっている．
一方，対象物体を画像で認識して多指ロボットハンドを制御する研究も多く進められているが，義手応用を考える場合，使用者の意図が反映できない，という問題がある．例えば，コップを持つ場合には同じコップであっても飲むために取手を持つ場合と，コップを運ぶためにコップの上部を持つ場合など，目的に応じて異なる把持タイプを選ぶ必要があるため，何らかの方法で使用者の意図を反映させなければならない．
そこで，我々は画像情報と筋電信号を併用した筋電義手システムを検討している．すなわち，まず画像認識で物体を認識することにより，その物体を把持，操作するための把持タイプを限定することができ，その中から筋
電信号に基づいて使用者が意図している把持タイプを決定する，というシステムである．
また，我々は物体の画像情報とその物体を持った時の手の指関節角情報（把持形状）の統合により，物体のサイズに関する情報を抽出し，学習後には画像情報から最適な把持形状を出力できるモデルを提案している．このモデルを発展させて筋電義手システムに取り入れ，対象物体のサイズに合った把持形状を求めることで，より巧みな制御が可能な義手システムを目指している．このモデルに Varietal Auto Encoder(VAE) を導入して，コップのサイズ情報の抽出と，サイズに合った把持形状を計算する実験を行った結果を 2 章で紹介する [1]．
また，ロボットハンドを用いた義手システムには指先の触覚をフィードバックすることも安定把持に重要である．そこで振動センサを用いた触覚フィードバックシス
テムを作成し，物体の質量の偏りの識別実験を行い，刺激提示の方法を検討した結果を 3 章で紹介する [2]．

2

VAE を用いた視覚-運動変換モデルによる多指ロボットハンドでのコップ把持 [1]2.1

研究背景と目的

福村 直博

対象とするコップは高さが 15[cm] とし，コップ直径
は 8[cm] から 12[cm] までの 5 種類，取手の長さは後述
するロボットハンドの指が取手に入る本数が 1, 2, 3 本となる 3 段階の長さに設定して，合計 15 種類のコップを 3D プリンタで作成した．
コップの位置は固定とし，取手を手前に向ける場合，奥側に向ける場合をそれぞれ 5 通りの角度で置き，やはり固定位置に置かれた深度センサ (RealSense D435i,
Intel 製) で撮影した．撮影した画像は，まず RGB 画像のエッジ検出処理によって作成されたコップのマスク画
像によって深度画像をマスクし，コップの表面上の欠損
データの処理などをして，画像データとした．
ロ ボ ッ ト ハ ン ド は 4 指 16 自 由 度 の Allegro
Hand(WONIK ROBOTIC 社製) を用いた．データグ
ローブ (5DT DataGlove, 5DT Inc. 製) によってリー
ダーフォロワー制御を行い，上述の位置に置かれたコッ
プを 3 通りの把持タイプで持ち上げた時の指関節角デー
タをハンドデータとした．コップの取手が手前側の場合には取手の長さにあった指の本数で取手を持ち上げる把持タイプ（HANDLE）と，コップの上端を持つ把持タイプ（TOP）でそれぞれ計測し，コップの取手が奥側の場合には，コップの側面を持つ把持タイプ（SIDE）とTOP で計測した（図 1）．
画像データ，ハンドデータは同じ条件ですべて 5 回づつ繰り返して取得した．同じ物体に対するデータの組み合わせをすべて用いることで，画像とハンドのデータの組を合計 375,000 セット作成して学習用データとした．

人が物体把持を行うときには，その把持の目的に合わせた把持タイプを選択した上で，主に視覚から物体の形状やサイズの情報を抽出し，それらの情報から把持形状を事前に計算して，対象物体に合った把持を実現している．この変換は，何度も把持を行い，物体の視覚情報とそれを持ったときの把持姿勢の情報を脳内で統合する過程で物体把持に必要な情報が抽出され，変換過程を学習していく．我々はこのような学習過程を，複数のAuto-Encoder というニューラルネットワークを用いたモデルで実現している．このモデルにより，対象物体のサイズのような情報を抽出でき，かつ，学習後には視覚

図1

把持タイプ．左：HANDLE，中央：TOP，右：SIDE

2.3 学習モデルと学習結果
本研究では画像及びハンドデータそれぞれについて
β-VAE を用いた．β-VAE は再構成誤差と正則化項による目的関数によって学習することで特徴量を潜在変数に表現できるが，提案モデルでは画像 VAE とハンド VAEのそれぞれの潜在変数の一部の表現を近づける項を加えて学習することで，画像データとハンドデータに共通に-11-

ブによってロボットハンドを制御して 3 本の指で物体把持を行い，その時のロボットハンドの指先の圧力センサの値を，前腕の肘関節付近の，実際の母指，示指，中指の感覚情報を伝える橈骨神経，正中神経，尺骨神経を刺激する位置に貼り付けた振動モータによってフィードバッ
クするシステムを試作し，実験を行った（図 3）．
使用する物体は外見は変わらないボトルの中身に粘土を詰め，重さの軽い物体と，重い物体，さらに重い物体と同じ質量で，重心位置が把持した時に母指側に偏る物
体と反対に中指側に偏る物体を，把持した時の振動刺激から判定する実験を行った．

含まれる特徴量を抽出することが可能になる．
先述の画像及びハンドデータのセットを用いてこのモデルを学習させ，それぞれの VAE の潜在変数に「コップ直径」と「取手長さ」が抽出できるかを検証したとこ
ろ，学習後の画像 VAE とハンド VAE の表現を近づけた
2 個の潜在変数が，コップの直径と取手の長さにそれぞれ高い相関を示した．また，学習データと異なる直径のコップや取手の向きの角度をランダムに変えた画像デー
タを画像 VAE に入力することによって，高い汎化性を持つことも確認した．
2.4 画像からの把持形状の計算
学習後のモデルを用いると，画像情報から物体に合った把持姿勢を計算できる．まず，画像 VAE に画像を入力してコップの直径と取手長さを表現している潜在変数を計算し，ハンド VAE の対応する潜在変数に入力する．
ハンド VAE のもう一つの潜在変数の値は，最急降下法
によって把持タイプごとに定めた評価関数を最適化する値に定め，このときのハンド VAE の出力が適した把持形状となる．
評価関数を切り替えることにより，3 種類の把持タイプを実現し，かつ対象物のサイズに合った把持形状を求めることができた．一例として，同じコップの画像から計算された TOP と SIDE の把持形状を図 2 に示す．こ
れらの結果より，VAE を導入することで，物体のサイズに関する複数の特徴量を独立に抽出し，その特徴量に合った制御が可能であることを確認できた．

TOP
図2

SIDE

同じ画像から計算された TOP と SIDE の把持形状

3

触覚フィードバックシステムによる質量の偏り識別
実験 [2]

3.1

研究背景と目的

ロボットハンドを用いた義手システムでは，ロボット
ハンドが物体に接触した時の圧力などを使用者にフィードバックする必要がある．しかし，鋭敏な指先の触覚情報を体の別の部位にフィードバックする必要があり，いまだに実用的なフィードバックのシステム及び手法は確立されていない．
本研究では使用者に負荷が少なく，単純な構造である
振動モーターによって振動刺激を前腕に与えることで，把持物体の重さだけでなく，重さの偏りを識別することができるか，さらにその刺激提示方法を検討した．
3.2 実験方法
実験機器は，本研究室で 3D プリンタと 16 個のサーボモータ（XL-320, Dynamixel Inc.）で製作された 4 指のロボットハンドと，その母指，示指，中指の 3 本の指先に貼りつけた圧力センサ，ロボットハンドをリーダーフォ
ロワー制御で操作するためのデータグローブ，フィードバック系を構成するマイコンと振動モータで構成されている．これらの実験機器を PC と接続し，データグロー

図3

触覚フィードバックの実験環境

3.3 実験結果
まず，各指の圧力センサの値を一定ゲインで対応する
1 と，圧力値が大振動モータにフィードバックする刺激⃝
きくなることが多いために他の指の刺激をマスキングし2をてしまう恐れのある母指のゲインを小さくした刺激⃝比較する実験を行った．各被験者が 2 通りの刺激条件について別日に行い，実験順序についてはカウンターバラ
1 の方が正ンスを取るように実験を行ったところ，刺激⃝解率が高い傾向を示したものの，それよりも先に実験を行った刺激条件の方が正解率が高い傾向が見られた．
次に，事前に振動刺激に関する感覚量を測定して対数関数による近似曲線を作成したのち，感覚量の変化量が3 で実一定になるように刺激量を 5 段階に設定した刺激⃝
1 ，⃝
2 よりも正解率は向上した．
験を行ったところ，刺激⃝
一方で，事前の学習が不十分であることも示唆された．
これらの結果から，被験者ごとの感覚量測定が必要であり，連続的な刺激よりも段階的な刺激量が有効である
こと，さらに学習過程も重要であることが示唆された．

4

おわりに

この義手システムの実現に向けて，画像認識や筋電信号処理などの要素技術の開発とともに，現在は深度カメ
ラと筋電センサと多指ロボットハンドを用いた試作シス
テムを構築し，システムの有効性を検証する実験を行っている．また，並行して触覚フィードバックシステムに関して，引き続き刺激の提示方法や位置の検討，視覚なども統合した学習手法の検討を進めていく．
参考文献[1] 松田基，片山哲，福村直博， VAE を用いた視覚-運動変換モデル
による多指ロボットハンドでのコップの把持運動制御， 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J107-D, No.2, pp.67-76, 2024
[2] 河原大智，福村直博， ロボットハンド義手のための指先圧のフィードバックシステムによる把持物体の質量の偏りの識別実
験， 信学技報, MBE2023-75(2024-03), pp.36-41, 2024-12-

ウェアラブルセンサを用いた行動認識における自己注意機構を用いたセンサ数削減に関する研究
情報・知能工学系 大村 廉
1

はじめに
生活空間におけるロボットと人の共生では，ロボッ
トが人の行動を認識そのふるまいを決定することは極めて重要となる．人の行動を認識する技術は行動認識技術と呼ばれる．様々な行動認識技術が存在するが，特にウェアラブルセンサを用いた行動認識技術は場所を選ばずに詳細な人の行動を認識することが可能であり，主要な技術の一つとなっている．複数のウェアラ
ブルセンサを使用することで，より複雑な行動を認識することができるが，一方で装着の手間など大きな負担となることが問題となる．このため，必要となるウェアラブルセンサ数の削減が必要であり，センサ数を削減しても認識精度を損なわない方法などの研究が行なわれている．
Komukaiらはセンサ数の削減をセンサデータの長期的な欠損と捉え，Denoising Auto Encoder（DAE）によるデータ補完を行った[1]．また，石田らはGenerative
Adversarial Network（GAN）を用いて削減されたセンサのデータの補完を行なった[2]．それぞれ，センサデ
ータの補完により，センサ数を削減したとしても認識精度の低下を防ぐ事ができることを示した．
一方，補完の元となるデータはその時得られるデー
タに限られるため，補完を行ったとしても識別に用いられるデータの本質的な情報量は増加しないとも考えられる．このため，十分にデータの特徴に着目して識別を行う識別器があれば，補完を行わなくても補完を用いた場合と同程度，もしくは，それ以上の識別精度を得られる可能性がある．
そこで本研究では，センサの数が削減されたデータに対して，自己注意機構[3]を導入した識別器を用いる．
そして，自己注意機構が導入された識別器と導入されない識別器の精度を比較し，センサ数削減における自己注意機構の有効性を明らかにする．

2 実験方法
本研究では，既存研究においてKomukaiらが作成したデー
タセット[1]を用いる．小向らのデータセットは，リハビリ
行動について，16人の被験者にそれぞれ7個のセンサを装着して取得したものである．それぞれセンサデータを人工的に欠損させ，センサを削減した状況を作成した．
識別器として，LSTM， CNN， CNN LSTM， Convolutional
LSTM（ConvLSTM）の識別器について，それぞれ，自己注意機
構を導入したものと，導入しないものを構築した．そして，
これらの識別器を用いて前述のデータセットの識別を行い，識別精度を比較した．評価方法は，Leave-one-subject-out
交差検証法を用いた．
3

実験結果

結果を図1に示す．図１は各識別器における識別精度（F1-Score）をプロットしたものである．
最も精度が高かった識別精度について，7～3個のセンサを使用する場合はCNNであった．なお，次点はLSTM
Attention（自己注意機構を導入したLSTM）だった．2〜1個のセンサを用いる場合はLSTM Attentionだった．
すなわち，必ずしも自己注意機構を導入した識別器が性能が高くなる訳ではない結果となった．
-13-

図 1 8つの識別器による認識精度
また，識別器毎の自己注意機構の有効性を見ると，
LSTMおよびConvLSTMでは，自己注意機構を導入した方が自己注意機構を導入しない場合よりも識別精度は高くなった．一方，CNN，CNN LSTMでは逆に自己注意機構を導入しない場合の方が自己注意機構を導入した場合よりも識別精度は高くなった．このため，自己注意機構の有効性は識別器に依存すると考えられる．傾向としては，CNN層で組み立てた識別器に対して自己注意機構を導入した場合に精度が低下する傾向が見られた．また，CNN
LSTMでは精度が低下したものの，LSTMをベースとする識
別器では自己注意機構を導入した場合の方が識別精度が向上する傾向が見られた．
自己注意機構を導入して精度が向上した例として，4個のセンサを用いた場合にLSTMのF1-Scoreは0.59から0.77に上昇した．また，１個のセンサのみを使用する場
合でも，自己注意機構を導入したLSTM識別器は0.59のF1Scoreを示し，比較した識別器の中で最も高い識別精度を示した．
4

まとめ
本研究では，行動認識におけるウェアラブルセンサ数削減を目的とし，自己注意機構を用いた識別器の有効性を評価した．評価の結果，センサ数が少ない（1〜2個）
場合は，自己注意機構を導入したLSTMが最も高い識別精度を示したが，その他の条件ではCNNがもっと精度が高かった．自己注意機構は識別器に依存して有効である場合と有効でない場合があり，傾向としてLSTMをベースとした識別器は精度が向上するものの，CNNをベースとする識別器の場合には自己注意機構を導入した場合に精度が低下した．今後，実験を継続して行い，自己注意機構の有効性に関する詳細な分析とともに，補完を用いた場合との比較などを行なって行く予定である．

参考文献[1] K . Komukai et al., Optimizing of the Number andPlacementsofWearable
IMUs
forAutomatic
Rehabilitation Recording, Human Activity Sensing.
Springer Series in Adaptive Environments. Springer,
2019[2] 石田義人ら，出力フィードバックを用いた補間ネット
ワーク学習による データ欠損時の行動認識精度向上, 第77回研究会情報処理学会UBI研究会,2023[3] M. A. Khatun et al.，Deep CNN-LSTM With SelfAttention Model for HAR Using Wearable Sensor, IEEE
Journal of Translational Engineering in Health andMedicine Vol.10 (2022)

農業応用を指向した地表に散在する物体の回収ロボット
機械工学系，コニカミノルタ株式会社

佐藤隆史，機械工学系

内山直樹

ことが望ましい．
1

はじめに
ロボットによる農業の省力化・自動化の研究が進められているが，これまでは稲作向けが中心であり，現状では，畑作，野菜作，果樹栽培に使用できるものは少ない．
栽培管理，防除，除草，収穫などの個別作業の自動化が望まれており，中でも収穫作業は，作業時間割合が大きいことに加え，低姿勢での作業が多く身体的な負担も大きい．また，収穫時期が限られた季節労働のため，通年での人材雇用が難しい．このため，中山間地や小規模圃
場が多い日本の農業に適し，小型，低価格，メンテナン
ス性が良い収穫ロボットによる自動化が望まれている．
上記のような設計思想に基づいた収穫ロボットの研究は近年盛んであり，実証実験が進んでいる．市場規模の大きな作目であるイチゴ，トマトを始めとして，ピーマ
ン，アスパラガスの収穫ロボットなどの研究が行われている．これらは主に施設栽培を対象としている．収穫物の品質を担保することが重要であるため，収穫タイミン
グを見計らい選択収穫する戦略を用いている．時間当たりの生産性よりも収穫作業の確実性が優先される．
他方，椿の実，栗，銀杏などの堅果が熟れて地表面に落果したものや，未熟果（摘果みかん等）など早期落果したものを回収するニーズが存在する．樹木毎にシートを常設し，落果を回収する手段もあるが，着脱する負担が大きい．前述した清掃ロボットのように，広範囲を移動しつつ，高効率での回収能力が要求される．
本研究では，屋外作業を対象として，地表面に散在する種々の物体を回収するための移動ロボットを設計，試作し，実験にて有効性を検証することを目的とする．具体的なニーズに対する検討を行い，少子高齢化による労働力不足，環境保全などの社会課題に寄与するロボット
開発を目指している
なお，本原稿の内容は文献[1]の抜粋であり，詳細については，そちらをご覧いただきたい。

2

物体回収ロボットの設計
複雑な作業を行うために汎用アームを搭載する移動ロ
ボットの研究が広く行われているが，回収対象物に合わせた把持姿勢と移動との協調制御の複雑さに加え，不整地作業での高剛性化に課題がある．
ゴルフボール等の競技用ボールあるいは固形ゴミ等の物体を拾得する回収装置が存在し，左右駆動車輪移動により，物体を拾得するとともに回収容器に向けて搬送す
る揚上コンベアを備えている．揚上コンベアの拾得部は，上方に向けて移動でき，拾得部が，地面に対して所定の距離を保って配置されるように構成されている．このため，整地もしくは拾得部と地面との間の距離が確保可能な程度のなだらかな起伏の不整地であれば，物体の回収動作を行なうことができる．しかしながら，上記距離の確保が阻害される局所的な起伏や大きな起伏を有する不整地においては，物体の回収は困難である．
「小型，低コスト，メンテナンス性が良い」というコンセプトを前提として，不整地の地表面に散乱した小さな物体を効率的に回収する移動ロボットの要求仕様を検討した．機械サイズに関しては，樹木間隔を通り抜けられ，小回りの利く機械幅800[mm]程度とした．また，公共空間での法的制約，安全性確保，参入障壁を下げるため，
40[km/h] 以 下 で 走 行 す る 超 小 型 モ ビ リ テ ィ 型 LSV(Low
Speed Vehicle)の範囲（1500[mm]以下の車幅）に収める-14-

移動性能に関しては，後述の椿農園の路面状態を確認したところ，市販されている通常の電動車いす同等の登坂・段差乗り越え能力を有していれば十分と判断した．耕作地のような軟地面ではないため，土壌条件は考慮しない．また，街路樹付近の回収作業への対応も考慮し，舗装された路面での走行性能と両立させるため，クローラ機構等ではなく，車いすと同様にタイヤが適していると判断した．
物体の回収能力については後述するが，対象物に合わせたエンドエフェクタを選定することにより対応する．
要求仕様を基に製作した物体回収装置の外観と回収動作を図１に示す．本装置は主に，移動体，回収容器，アーム，
エンドエフェクタおよびベースフレームから構成される．
移動に伴い，地表面に散乱した物体を，ベースフレームに支持されたエンドエフェクタにより回収する．エンドエフ
ェクタ内部に格納された物体を，移動体に付設された回収容器に移載する．エンドエフェクタは，複数のワイヤを籠状に張ることで構成され，地面に押し当て従動回転することにより物体を回収する．このエンドエフェクタは，ベースフレームの支持シャフトに対して回転可能である．これに連結された棒状の部材からなるアームを左右に一対設ける．回収容器は，上面開口の箱形状を有し，移動体に着脱可能であり，移動体から取り外して，回収した物体を外部に取り出すことができる．また，回収容器の内部には，エンドエフェクタに対応した所定位置にワイヤ間を開くための突起状部を配備する．
回収動作の流れを図２に示す．(a)回収位置にベースフ
レームを配置した状態において，移動に伴いエンドエフェ
クタにより地面の物体が回収される．(b)一定量の物体がエンドエフェクタに格納された後に，アーム駆動によって，地面から離れ，矢印DR1方向に回転する．(c)ベースフレー
ムが回収容器の直上に配置された状態となり，エンドエフ
ェクタのワイヤ間が突起状部材によって開口され，物体が，回収容器に移載される．その後，矢印DR1方向とは逆方向にアームが回転し，物体が引き続き回収される．上述した一連の動作は，回収容器に移載された物体が所定量に達するまで繰り返される．このように，本装置の機構は，物体の回収を低駆動源かつ簡素な構成で行う実現性の高いものである．また，エンドエフェクタが回転自在なため，地表面の起伏に対して柔軟に物体を回収できる．
本研究では，具体的なニーズに対する検討として，堅果の一種である椿の実および種子を対象とした．背景として，
伊豆諸島などの島嶼地域では椿油産業が盛んであるが，本土よりも人口減少および高齢化の進行が顕著であり，産業の維持が危ぶまれている．椿油の原料となる種子は，製油業者が，椿農園を営む専業農家から大量購入する場合と，島民が自生樹木（街路樹含む）から回収したものを購入する場合とがある．
この回収は，腰をかがめる作業のため高齢者にとって身体的な負担が大きい，虫刺されや熱中症の危険性がある，
人手が足りず製油に対する必要量が確保できない，島内の遊休木を有効活用できていないという課題がある．また，専業農家からは，収穫作業よりも農業経営に時間を充てた
い要望もある．これらに応えることができれば，産業振興に貢献できると考える．
現地でのヒアリングを通して，人による回収作業では一日当たり約60[kg]（実の状態）を回収できるか否かが熟練者レベルの目安とされていること，また，4[kg]あるいは2時間程度の回収作業を行えば多くの場合は疲労するとの知見を得た．ロボットの物体回収能力はこれらに対して優位な性能を付与する必要がある．回収容器の最大積載量
としては20[kg]，ロボットから3回程度の荷下ろし作業を想定する．また，半日程度で60[kg]の回収を想定し，実の探索時間も含めた回収能力は1時間当たり5[kg]を目標とする．
本装置では，大小２種のエンドエフェクタを用いる．
大サイズで椿の実の回収を，小サイズで種子の回収を行う．大サイズを進行方向上流に配置することで，大きい物体の流入による小サイズの破損を防止する．
図３
Protruding parts to open
end-effector wires

屋外実験の様子

Collection container

Gear box
Arm actuator
Drive wheel

Battery(inside)Arm

Control box(inside)Wheel actuator

Base
frame

Drive wheel

Large-sized
end-effector

Small-sized
end-effector

図１

ロボットの構造図４

屋外実験での回収結果

Number of pickedup nuts [pcs.]

N=5

図２
3

Number of picked
up seeds [pcs.]

N=5

回収動作の様子

実験検証

有効性検証のために，まず屋内にて回収実験を行った．エンドエフェクタの角度を所定角度に保った状態
で，ロボットを直進走行させた．椿の実は時間経過と共に爆ぜるため，状態が安定した物を入手することが困難であり，代用品を製作した．直径40[mm]のプラスチック
製の球体を一部開口（完全な球体では，表面が平滑な床面との間で滑るため）し，内部に30[g]の錘を固定した．
地表の高さ変動が大きい場合には，エンドエフェクタとアームが固定されていると破損する可能性がある．エン
ドエフェクタの状態を同変動に対して一定に保つため，アームを地表面の起伏に応じて揺動させる制御系を導入した．

Indoor
図５

Outdoor

屋内外実験での回収結果の比較

図５において回収個数を縦軸に示す．繰り返し測定回数は5回とし，平均値（×印）・最大値・最小値をプロットした．上段は実について，下段は種子についての回収状況である．実の回収に関しては，地表面の起伏の影響により，実を配置した直進経路から逸れ，屋外が低い結果となった．種子の回収に関しては，エンドエフェクタによって，種子が地表面に押し付けられて埋もれ回収できない場
合などがあった．しかしながら，本装置の構成にて，地表に散在する物体をある程度回収可能なことを確認した．ロ
ボットの巡回により回収率の向上が期待できる．

実の回収に関しては，エンドエフェクタが接続されている先端リンクについて，どのような角度設定値でも概ね回収可能であった．種子については，地表面との接触力が小さく回収不可能な角度範囲が存在した．

参考文献[1] 佐藤 隆史, 柿原 清章, 佐郷 幸法, 柿原 亮也, 内山
直樹，地表に散在する物体回収のための移動ロボットの設計と実験検証，日本ロボット学会誌 41(1) 82-91 2023

上記と同様の内容について屋外実験を行った．上記角度については，屋内実験の結果において良好な値に設定した。図３に実験風景，図４に回収結果を示し，図５に
屋内外実験での比較をまとめた。

-15-

ロボット・メカトロニクスシステムの利便性を向上する技術
機械工学系

1

佐藤 海二，武田 洸晶

はじめに

近年先進国を中心に少子高齢化が大きな問題となり，人口ボーナスの恩恵を受けて発展してきた地域でも，人口オ
ーナスを迎えることが予測されるようになっている．少子
高齢化は，労働人口の減少による生産能力の低下を招き，普段の生活で支援を必要とする人口の増大，すなわち新たな労働力需要の増大も招いてしまう．そのような労働人口
不足問題を補い，多くの人の社会生活を維持・発展させる
ために，人の代替として働くあるいは人の労力を低減する
ロボットが様々な分野で求められている．
ロボットを長期にわたって広い分野で活用し続けるためには，直接的な性能の高さに加え，多くの人々にとって使い易いこと，初期導入や維持管理が容易であることが必要である．近年デジタル・ネットワーク技術の発達により，多くの情報を蓄積・共有し，効率化や省人化を図る研究開発が進んでいる．しかし長期運用や個体差への対応，既存機器の活用の観点から，自ら必要な情報を収集し，基本的な機能を実現できる自律性を持つことも重要である．

かし幾何学的誤差など構造に起因する誤差要因があると，その有効性が発揮できない．そこでこの制御系を利用して，簡単に機構構造に起因する誤差を補償する方法を明らかにし，その効果を検証した[5]．また簡単ではあるが人の試行
錯誤を必要とする部分が残されていたNCTF制御系設計手順
を改良し，自動設計を実現する方法を評価している[6]．必要最小限のセンサデータで機構特性を把握し，既存センサのみで動的挙動を推定する方法についても検討している[7]．

位相面上に表現される動作の基準となるNCT
NCTF Controller
NCT
xr +

e

_

我々の研究グループでは，ロボット・メカトロニクスシ
ステムに標準的に組み込まれたセンサを利用して自己の特性を把握し制御系の設計・調整を自律的にあるいは誰でも簡単に実現する方法や，簡単な構成のロボットで高齢者の生活支援を行う研究に取り組んでいる．またユニークな特徴を持つアクチュエータの研究も行っている．
2

PICompensatorcompensatorLow stiffness
mechanism only
KP
_ up
+ u
x
Mechanism
Filter
+
KI +
s
Anti
機 構
s
windup

NCTに動作を
到達・拘束
図 1 NCTF制御系の構成

精密制御系の簡単設計と特性把握

Time-invariant FF elements

ロボットを含む運動システムの性能は，その構成要素であるアクチュエータを含む機構とセンサ，コントローラの総合力で決定される．その中でコントローラは，機構の性能を引き出し，最終的に仕様を満たす重要な役割を担っている．そのために，通常は事前情報として正確な力学モデ
ルと制御系設計に関する十分な知識を必要とする．しかし
これらの要求は，利用者を専門技術者に制限し，時間と労力がかかり，利便性を低下させる．

Learning control element
NCT
xr

+
-

-

P

+ +
+
+

Object

x

+

1− z
Ts

−1

この課題 を解決 するた めに ， Nominal Characteristic
Trajectory Following (NCTF)制御法を提案している．図１
図 2 学習制御器付きNCTF制御系の構成
はその制御系の構成を示している．コントローラは，位相面上に表現される目標値に近づく際の望ましい減速応答曲
3 AIを利用した高齢者支援ロボット利用者の状態推定線であるNCTと機構の挙動をNCTに到達・拘束するための補
高齢者の生活動作，特に起立・歩行・着座を支援するロボット
償器より構成されている．NCTは実機の高速減速応答をほの需要が高まっている．起立・歩行・着座は日常生活において連ぼそのまま利用するため，力学モデルを必要としない．
NCTは基本的に実機の動作可能範囲にあることが担保され， 続的に行われるため，一台のロボットで支援することが望ましい．
図のようにPI補償器であれば，調整は容易である．この制 しかし，大掛かりなシステムは一般家庭では扱いづらいため，簡御系は様々な精密機構に適用されて，その有効性が実証さ 単な構成のロボットが求められている．そのため，福祉機器の歩れている[1,2]．またこの制御系を基礎に，設計容易性を 行車をベースに，図3に示す肘置きの昇降機能を持つ支援ロボッ
維持しつつ安価な空気圧シリンダでも10nmオーダの超精密 トを開発している．肘置きの昇降により起立・着座を支援でき，駆動輪の制御により歩行を支援できる．
位置決めも可能であることが示されている[3]．
起立・歩行・着座という異なる動作を一台のロボットで支援する
この制御系は高精度な位置決めが容易に実現できるが，軌跡制御における追従性向上には適したFF要素が望まれる． には，歩こうとしているのか座ろうとしているのかなど，ロボット利用
通常は逆モデルを必要とするが，NCTF制御法の利点を生か 者の状態に応じて，適切に支援機能を切り替える必要がある．そせるように，学習制御器を用いた力学モデルを用いない方 のため，ロボット利用者の状態を推定する手法が研究されてき法を提案しその有効性を実現している[4]．学習制御器は， た．しかし，多数のセンサを使用した複雑なシステムは扱いづら
図２に示す位置に配置して利用され，時不変FF要素が更新 いため，少数の簡単なセンサを用いた簡易なシステム構成で利される．精密ボールねじ機構の場合，4種類の実験でFF要 用者の状態を推定することが重要である．
素の設計が完了する．得られるFF要素は機構の特性を表す
そのために，ロボット利用者の重心位置の候補を計算する手法
要素の集合となる．
を提案している．人体リンクモデルを用いることで重心位置を計算
FF要素付きNCTF制御系を多関節ロボットに適用すること できるが，少数のセンサの情報では，重心位置は一意に定まらなで，回転角度制御では超精密な位置決めが可能になる．し い．そこで，関節の可動域を考慮することで，重心位置の候補を-16-計算する手法を提案し，有効性が確認されている[8]．
また，AIを利用し，重心候補を学習させて状態推定を行う手法を提案している．サポートベクターマシンを用いた2クラス判別
により，立とうとしている，座ろうとしているといった状態を推定できる．また，転倒しそうな状態などの異常の検知も実現しており，推定結果に基づいて支援ロボットを動作させて有効性を実証している[9]．
AIを用いた推定には，学習のための教師データが必要であり，その取得には時間と労力がかかり，計測の被験者にも身体的な負担がかかるという課題があった．起立や歩行などの動作を計測したデータベースも公開されているが，支援ロボットを用いて行われた動作のデータベースはない．そこで，人体リンクモデルを利用して，各状態での重心候補のデータを作成すること
で，事前にロボットを用いた起立や歩行などの動作を計測せずに教師データを作成する手法を提案している[10]．提案手法で作成した教師データを学習させて状態推定を行い，実際にロボットを動作させて有効性を実証している．
状態を推定して動作する支援ロボットは，起立・歩行・着座動作の支援に有効である一方で，自律して動作するロボットに対する利用者の不安感が懸念されている．ロボットが自律して動作するために，ロボットの行動の内容やタイミングなどが利用者にとって不明確であることが，不安感の原因と考えられている．そこで，ロボット倫理のアカウンタビリティの考えに基づき，インターフ
ェイスを用いてロボットの動作などの情報を提示する手法を提案しており，提案手法により安心感が向上することが実験で示されている[11]．

precision positioning, independent of friction characteristic.
Precis Eng. 2010;34, 2:286–300.
[3] Sato K, Sano Y. Practical and intuitive controller design
method for precision positioning of a pneumatic cylinder
actuator stage. Precis Eng. 2014;38:703–10.
[4] Sato K, Practical high-precision motion control system
based on nominal characteristic trajectory following control andsimple feedforward element design methods. Precis Eng.
2022;75:55–66.
[5] 千田直弥, 佐藤海二, 武田洸晶, 平田政貴, 田邊雅隆, 安
達大稀, 垂直多関節ロボットの実用的な幾何学誤差補償,
JSPE2024春季大会講演論文集 2024，;:789-790.
[6] 宮平大輝・佐藤海二・武田洸晶, NCTF制御系の自動設計のためのNCT決定法, JSPE2024春季大会講演論文集
2024，;:808-809.
[7] 小田島拓海, 佐藤海二, 武田洸晶, 高重心系ステージの高
位置変位の簡易推定, JSPE2024春季大会講演論文集
2024，;:791.
[8] Takeda M, Hirata Y, Kosuge K, Katayama T, Mizuta Y,
Koujina A. Human CoG estimation for assistive robots using asmall number of sensors. International Conference on Robotics
and Automation 2017;:6052–6057.
[9] Takeda M, Sato K, Hirata Y, Katayama T, Mizuta Y,
Koujina A. Standing, Walking, and Sitting Support Robot Basedon User State Estimation Using a Small Number of Sensors.
IEEE Access 2021;9:152677–152687.
[10] Takeda M, Sato K. Training Data Generation using Human
Link Model for State Estimation of Care Robot User. IEEE
Access 2023;11:69310–69325.
[11]武田洸晶, 佐藤海二, 使用者との相互コミュニケーションに基づいて動作する福祉ロボット, 第41回日本ロボット学会学術講演会, 2023;:1A4-05.
[12] 佐藤海二, 武田洸晶, 感温磁性体を用いたワイヤレスマイク
ロ平面モータの構成と基本特性,電気学会研究会資料 2023,
MAG-23-052,LD-23-056 99-102

図 3 起立・歩行・着座支援ロボット
4

完全ワイヤレスマイクロアクチュエータ

顕微鏡下で微小物を操作するためのアクチュエータとして，完全ワイヤレスアクチュエータの研究を進めている[12]．このアクチュエータの可動子は構造材と磁気材料からなる簡単な構成
で，感温磁性体を利用し，レーザ照射により平面上を動き回ることが可能である．現在は製作を容易にする方法や性能向上法について研究を進めている．

まとめ
我々の研究グループでは，ロボット・メカトロニクス
システムを，設計・製作者や操作者，利用者など立場の異なる様々な人にとって利便性の高いシステムを実現
し，社会に貢献することを目指している．今回報告した
取り組みをさらに進めていく予定である．

5

参考文献[1] Sato K, Maeda GJ., A practical control method for
precision motion – Improvement of NCTF control method forcontinuous motion control, Precis Eng. 2009;33:2:175-186.
[2] Chong S-H, Sato K. Practical controller design for-17-知能材料ロボティクス研究室 研究概要
機械工学系 高木賢太郎
1

はじめに我々の研究室では，知能材料（スマート材料，smart
materials）を用いて，柔軟なロボット技術の開発を目指して研究を進めています．本研究室では，知能材料として，
電場応答性高分子(electroactive polymer, electromechanicallyactive polymer, EAP)や，熱応答性高分子繊維，圧電材料(piezoelectric materials)などを中心とした高分子アクチュエータと高分子センサに関する基礎と応用について研究しています．高分子アクチュエータとは何かについては解説記事[高木2019, 高木ほか2020]や文献[Asaka2017, 鈴森ほ
か2023]をご覧ください．
基礎としては，知能材料の数理モデルの構築，物理パ
ラメータ推定，制御法を研究しています． 応用としては，
ロボティクス応用や，産業機械への応用を目指したメカ
トロニクス応用を行っています．具体的には，おもに次のテーマについて研究しています．
１．高分子アクチュエータ・センサのロボティクス・
メカトロニクス応用に関する研究
２．高分子アクチュエータ・センサの数理モデリングと制御に関する研究
３．圧電材料・電磁アクチュエータなどを用いた振動制御に関する研究ほかにも，テーマ１の関連では農業応用を目指し，豊橋技術科学大学イノベーション協働研究プロジェクトとしてシンフォニアテクノロジー株式会社様との共同研究に着手しています．またほかのテーマとして，ソフトロ
ボットのモデル化を目指し物理に基づく深層学習に関する研究の取り組みなども始めています．以降では，それぞれのテーマに関して，2023年度の活動概要を示します．

援装具への応用を目指し，我々のグループではその高性能化とモデリング，制御法などについて研究しています．
釣糸人工筋の応用に関連した2023年度の成果として，釣糸人工筋の変形量を最大化するための作製方法の研究[伊藤ほか2023]，釣糸人工筋と誘電エラストマーの複合化によって性能向上をはかる研究[木村ほか2023]や，釣糸人工筋の動作原理の動機付けられた新しい熱駆動型アクチュ
エータ「固体ポリマーマッキベン型人工筋」[帖佐ほか2023]，「ハイブリッド誘電エラストマー」[ 柿原ほか
2023]など，新奇アクチュエータ創製に向けた取り組みを進めました．
誘電エラストマーアクチュエータとは，薄いゴム膜の両面に柔軟電極を塗布された静電アクチュエータの一種であり，柔軟で大きな変形を生じる高分子アクチュエー
タとして近年盛んに研究が行われています．2023年度は，
誘電エラストマーアクチュエータの振動を利用した応用を行いました[Hiruta et al. 2023ab, 竹内ほか2023，Hiruta etal. 2024，矢口ほか2023]．とくに，果物などの農作物に誘電エラストマーアクチュエータを貼り付け振動を加えると，計測された振動特性から熟度の判定ができるため，農業への応用が期待できます．
農工連携を目指す研究に関連して，豊橋技術科学大学
イノベーション協働研究プロジェクトでは，シンフォニ
アテクノロジー株式会社様と共同研究を行っています．
2023年度の成果として，キャベツ把持・切断機構（図2）の検討[Wen et al. 2023]や自己適応機構をもつロボットハン
ド[中井ほか2023]の検討を進めています．

2

高分子アクチュエータ・センサのロボティクス応用
近年，高分子アクチュエータを用いた柔軟なロボットへの期待が高まってきています．我々のグループでは，水中で駆動できるIPMC(Ionic Polymer-Metal Composite)ア
クチュエータのロボット応用，高速で応答する誘電エラ
ストマーアクチュエータの応用，安価で簡易な釣糸人工筋のロボット応用を行っています．これまでに，IPMCア
クチュエータを用いた応用を行ってきましたが（図1），
現在はそれに加えて，釣糸人工筋と誘電エラストマーの応用に力を入れて取り組んでいます．

図 2：キャベツの把持・切断機構
3

図 1：IPMCアクチュエータのロボット応用
釣糸人工筋とは，ねじってコイル状にしたナイロン糸に熱を加えると可逆的に大きく収縮(10%-20%)する現象[Haines et al., Science, 2014]を利用したアクチュエータです．
釣糸などの合成繊維は極めて安価で容易に入手でき，今後のアクチュエータ応用が期待されます．ロボットや支-18-高分子アクチュエータ・センサの数理モデルと制御高分子アクチュエータやセンサの応用において，シミュレーションや設計，モデルベース開発のために，物理モデルが重要となります．我々のグループでは，物理原理の解明に向けた特性評価や物理モデル構築とともに，
動的システムに対する解析と設計の強力な手法であるシステム制御工学を駆使した数理モデルの近似や物理パラメータの推定などについて研究を行っています．とくに，高分子アクチュエータの物理モデルの多くは非線形偏微分方程式で表されるため，工学的に扱いやすい伝達関数
や状態方程式などの形式に近似を行う方法を研究しており，物理ベースの制御指向モデルとして研究しています．
Ionic Polymer-Metal Composite (IPMC)やBucky gelなどのイオン導電性高分子アクチュエータの物理を完全に記述できるようなモデルはまだ研究途上であり，電気化学，
流体力学，弾性力学，高分子物理などを用いたモデル化が必要であると考えられます．我々のグループでは，共同研究者とも協力して特性評価と物理モデルの構築を行うとともに，制御指向モデルへの近似とシミュレーショ
ンについて研究をしています．IPMCの数理モデルに関する成果として，2023年度は，IPMCセンサの有力な物理モデルであるZhuのモデルの解析解の導出に成功しました[Ishikawa et al. 2023，石川ほか2023]．解析解を用いること
により，シミュレーションを行うことなく，IPMCセンサの応答を予測すること（図3）が可能となります[Ishikawa
et al. 2024]．また今後，数理モデルを制御則設計に用いることで，高速に駆動できることが期待されます[Nakada etal. 2024]．

深層学習，いわゆるPhysics-Based Deep Learning (PBDL) が注目されています．しかし，ニューラルネットワーク(NN)を用いて物理モデルを学習する場合，先験情報なくデータだけを用いた機械学習では物理法則を満足しないモデルが学習されてしまう可能性があります．そこで，
PBDLでは物理学に基づくようにNNの学習を制約します．
最近では，ハミルトン力学を深層学習に組み込み，エネ
ルギー保存則に則った力学系を学習する手法である
Hamiltonian Neural Networks (HNN)が提案されています．
HNNには,物体の軌跡や動画像からハミルトニアンを直接学習し，力学系の運動方程式を表現するような応用が期待されています．本研究室では，実用化を志向し，減衰や入力を考慮したハミルトン系(ポートハミルトン系)に対しても学習ができる手法について検討を始めています[蛭田ほか2023，内海ほか2023]．

図 3：IPMCセンサモデルの厳密解から得た周波数応答6

まとめ
知能材料ロボティクス研究室の研究概要と，2023年度の研究成果についてまとめました．研究室のホームペー
ジ[5]もどうぞご覧ください．

また，釣糸人工筋アクチュエータについても，その動作原理の解明と，シミュレーションやアクチュエータ設
計のための数理モデル化が期待されています．2023年度
では物理定数だけを用いたホワイトボックスモデル化に向けた研究[赤松ほか2023]に取り組んでいます．また，モデルを用いた制御についても共同研究を進めています[吉田ほか2023]．
4振動制御
外部電気回路を接続した圧電素子や電磁モータを用いて，センサレスの振動制御を行う手法（シャント制振，shunt damping）があります．これは，素子やモータにより，振動のエネルギーを電気的エネルギーに変換して消散もしくは蓄積することにより，振動が小さくなるというものです．機械構造物や自動車部品，モータ，サスペンシ
ョン，原子間力顕微鏡などへの応用が期待されています．
我々のグループでは，とくに，シャント制振を入出力の取り方が特殊な制御系として捉え，物理原理に基づく数理モデルのパラメータ推定や，制御系の解析と設計，ならびに電子回路実装などについて研究しています．2023
年度のシャント制振の研究成果として，剛体モードをも
つねじり振動系に対して（準）最適な動吸振器を求める
ため，定点理論を適用して最適な係数について新しい知見を得ています[塩野ほか2023]．
センサレスの振動制御のほかにも，新しい手法に基づ
く振動制御についても研究を行っています．よく知られている速度フィードバック制御という振動制御手法では，
仮想的なダンパをフィードバック制御によって実現し減衰を得る手法ですが，変位センサを用いる場合には制御器が微分特性をもち高周波でハイゲインとなるためあまり望ましいくはありません．近年，Integral Resoant Control(IRC)と呼ばれる新しい振動制御手法が注目されており，
従来の速度フィードバック制御とは真逆の積分とポジティブフィードバックを用いる点で興味深い手法です．IRC
は複数の振動モードに対して大きな振動制御効果とロバスト性を持つ一方で，剛体モードをもつ制御対象には適用ができません．本研究室では，剛体モードをもつ制御に対してIRCを適用すべく研究を行っており，2023年度の成果としてねじり振動系に対しても振動制御ができることを新たに示しました[Yoshida et al. 2023]．
5

物理に基づく深層学習
近年のAI・機械学習技術の発展に伴い，物理に基づく

-19-

参考文献
[1] 高木，ロボット学会誌，2019[2] 高木ほか，計測と制御，2020[3] Asaka and Okuzaki eds., Soft Actuators, Springer, 2017[4] 鈴森ほか編著，ソフトロボット学入門，オーム社，
2023[5] 知 能 材 料 ロ ボ テ ィ ク ス 研 究 室 ホ ー ム ペ ー ジ
https://smr.me.tut.ac.jp/[6] 伊藤ほか，SICE SI部門講演会，2023[7] 木村ほか，SICE SI部門講演会，2023[8] 帖佐ほか，SICE SI部門講演会，2023 (優秀講演賞)[9] 柿原ほか，日本機械学会ロボメカ講演会，2023[10] Hiruta et al., Smart Materials and Structures, 2023
[11] Hiruta et al., Proc. EuroEAP, 2023
[12] 竹内ほか，日本機械学会D&D2023，2023[13] Hiruta et al., Proc. SICE SII, 2024
[14] 矢口ほか，日本機械学会東海支部学生発表会，2024(優秀発表賞)[15] Hiruta et al., (to be presented) SPIE Smart Structures,2024[16] Wen et al., 日本機械学会ロボメカ講演会，2023[17] 中井ほか，SICE中部支部若手研究発表会，2023（数理モデル）[18] Ishikawa et al., IFAC World Congress, 2023
[19] 石川ほか，SICE SI部門講演会，2023[20] Ishikawa et al., (to be presented) SPIE Smart Structures,2024[21] Nakada et al., (to be presented) SPIE Smart Structures,2024[22] 吉田ほか，日本ロボット学会誌，2023[23] 赤松ほか，SICE SI部門講演会，2023 (優秀講演賞)（振動制御）[24] 塩野ほか，日本機械学会D&D2023，2023[25] Yoshida et al., IFAC World Congress, 2023
（機械学習）[26] 蛭田ほか，第66回自動制御連合講演会，2023[27] 内海ほか，第66回自動制御連合講演会，2023サーバ・クライアント型位置推定システムに関する研究
機械工学系

1

高橋 淳二

はじめに

移動体に搭載したセンサのみで，環境計測によるマップの作成と，そのマップに対して自己位置を推定する
SLAM 形式のロボットのナビゲーション技術は成熟期にある．SLAM 形式のロボットは環境側へのインフラストラクチャの敷設を要しないために導入やメンテナンスが比較的容易であり，AMR（Autonomous Mobile
Robot）などと呼ばれ，産業界では環境側にガイドラインを敷設する形式の AGV にとって代わりつつある．一方で，よく利用される LiDAR は価格的には高価で定期図 2 A 棟，B 棟，C 棟，D 棟，F 棟，の 2 階部分とそれぞれの棟間の渡り廊下の点群データ（2,400 m2 ）的な校正を要するなど費用コストが大きく，AMR を大量導入している物流現場などでは，いまだ採算性が取れた Focus Swift システムを示す．Focus 単独では計測時ていないという報告もある．また，より廉価な RGB カ
間 2 分 47 秒の固定スキャンを 2〜10 m 毎に実施する必メラを利用する Visual-SLAM も発展してはいるが，大要があったのに対し，Swift システムでは計測時間 15 秒
学，病院の廊下などのテクスチャが疎な環境では正しくのアンカースキャンを 3 m 毎に実施すればよく，体感で動作させにくいという問題もある．
1/10 程度の計測時間でより精細な構造物の点群データ
上記を背景として，本研究室では環境の 3D モデルをを得られることを確認した．2023 年度は，A 棟，B 棟，
マップとしてサーバで保持し，クライアントはセンシン
C 棟，D 棟，F 棟，の 2 階部分とそれぞれの棟間の渡り
グデータをサーバに送るとサーバ側で位置が推定され，廊下（2,400 m2 ）（図 2）
，体育館（1,000 m2 ），サテライ
その結果をクライアントに返すという，サーバ・クライ
2
アント型の位置推定システムを提案し開発してきた [1]． トオフィス emCampus STUDIO(1,400 m ) を計測した．
このアプローチではクライアントに搭載するセンサは
モ デ リ ン グ で は ，ア ル モ ニ コ ス 社 製 ClassNKカメラのみでよく，WiFi 等の通信環境の他には環境側
PEERLESS，による 3D 点群の数理データ化，CADに物理的なインフラストラクチャの設置が不要であるた
ソフト Rhinoceros を用いた調整，データ変換，TIG
め，特に移動体が多数となるようなアプリケーションで（Template Image Generator）によるテンプレート画像の導入コストや運用コストに大きな利点がある．高橋の生成の一連の手順・方法を確立した．体育館については
着任 2 年目となる 2023 年度は，高精細 3 次元レーザーモデリングが完了している（図 3）．
スキャナーの入手により既存建築物の計測作業がすす
み，またモデリングソフトウェアを利用しての３ D モ
3 体育館への位置推定システムの導入と性能評価
デル作成のスキームも確立されつつある．さらに，サー
物流倉庫や工場への導入に向けた検証として，体育館
バでの位置推定計算では，先行開発したものと比較してに提案する位置推定システムを実装した．物流倉庫で約 100 倍のメモリ効率に優れる手法を開発し，実証実
は，パレットや棚などの配置変更が頻繁に行われること験から有効性を示した．以下の章でそれぞれの詳細を述
から水平方向における視覚変化が大きく恒常的なランべる．
ドマークを設定しにくい．一方，真上方向についてはほ
2 既存建築物の計測と３ D モデル作成
とんど変化はなく，天井の梁や構造物は安定したランドマークとなりうる．そこで，クライアントでは AMR の
図 1 に高精細 3 次元レーザースキャナー Focus Pre真上を向くようにカメラを取り付け，サーバ側では天井
mium LS9-HJ （FARO）に ScanPlan をドッキングしを見上げたときにえられる画像をテンプレート画像として DB を構成した．なお，これまでに開発した手法はクライアント画像の線分と 3D モデルを元にした構造物

図3

図 1 FARO Focus Swift システム

-20-

点群データより作成した体育館の数理モデル

の幾何学模様をパターンマッチングさせて類似度を算出することから，Visual-Geometric-Matching と命名している．そして，今回開発した天井画像による照合手法を
ceiling-VGM と命名する．ceiling-VGM では，クライ
アント画像の対角線長さを 1 辺の長さとするす正方形のテンプレート画像を準備し，クライアント画像を回転させながら照合することで AMR の yaw 軸回転の姿勢推定を可能とする．先行開発した各 yaw 回転角でのテン
プレート画像を生成・保持する basic-VGM に比べて大幅にメモリ効率を向上できる．
体育館の半面を利用し，モーションキャプチャ計測
データを真値として作成した 30 枚のクエリ画像デー
タセットを用いて実施した検証実験では，90%ile 誤差
10cm 程度であり，高性能であることを確認した（図 4）．

4

′

図5

クエリ画像のパノラマ投影面への投影

D 棟 4 階廊下への位置推定システムの導入と AMR
走行実験

先行開発した basic-VGM を用いて大学の廊下で実施
した位置推定実証実験から，水平方向の視覚情報により大域位置推定が可能であることを確認している．一方で，位置推定精度を高めるためにはテンプレート画像の生成間隔を密にする必要があり，例えば 80%ile 誤差0.72 m の性能を得るためには，生成間隔 dx = dy =0.4m, dθ = 2◦ でテンプレート画像を生成する必要があり，これらを VRAM (24GB) にすべて展開する場合は，対象環境は 160m2 が上限となる．今後，福祉・医療施
設や学校などの屋内施設への展開を目指す場合は，現状の位置推定精度から劣化させることなくメモリ効率を向上させることが課題である．
この課題に対して，テンプレート画像を円筒パノラマ
画像で用意し，クエリ画像を同じ半径の円筒投影面に投影したのちにマッチングをする，panorama-VGM を開発した（図 5）
．画像の水平幅ピクセルで概算すると，先の例では 1 地点につき全方位を 2◦ 間隔では 180 枚のテンプレート画像（320pixel）を生成するため 57,600
pixel を要するのに対し，panorama-VGM では 1 枚のパノラマテンプレート画像（4147 pixel）で済むため，
VRAM 使用率は 1/13 となる．
さらに，移動ロボットであればオドメトリ情報を用いておおよその位置を把握できることから，サーバでの照合計算を現在地周辺のテンプレート画像のみに限定する
絞り込み探索を実装した．これにより，計算時間を大幅

図 6 panorama-VGM の単独性能評価の結果に減少させることができるとともに，建物の繰り返し構造に起因するまったく離れた場所が誤マッチングされる問題も解消される．
豊橋技術科学大学 D 棟 4 階で実施した実証試験では，
panorama-VGM の単独性能として中央値誤差 0.109 mであった．さらに，panorama-VGM の結果を移動ロ
ボットのオドメトリデータと EKF により統合して実施
した走行試験では，オンボード PC のバッテリーがきれるまで連続して 77 min 走行し続け，走行距離 2,590 mを達成した．

5

まとめ2023 年度は NEDO 若サポ事業の支援もあり研究を大いにすすめることができた．直近の目標は，豊橋技術科
学大学の連結された 2 階フロアの端から端までを AMRで単独走行させることであり，そのためには，3D モデルの作成を急ぎたい．また，提案する位置推定システム
は様々な自動化アプリケーションのためのインフラスト
ラクチャとして利用できることから，人間・ロボット共
生リサーチセンターのメンバーとの研究連携を進めてい
きたい．
参考文献
[1] Takahashi J, Kawabe M, Ito S, Kaneko N, Takahashi W, Sakamoto T, Shibata A, and Yu Y (2020)
Image-retrieval Method Using Gradient Dilation Images
for Cloud-based Positioning System with 3D Wireframe
Map. Sensor and Materials Vol. 32. No. 2. pp 611-623
DOI:10.18494/SAM.2020.2678

図 4 ceiling-VGM による位置推定結果（オドメトリ
による探索範囲の絞り込みあり）-21-

ロボット応用システムに関する研究
次世代半導体・センサ科学研究所/情報・知能工学系

垣内 洋平

集まっていただいたので、積極的に講義に参加していただいて、システムへの改良提案等も得ることが出来ました。来年
１．はじめに次世代半導体・センサ科学研究所（情報・知能工学系兼任） 度以降も継続して体験実習にてコースを実施の予定です。教
育効果の計測等の準備を行ってロボット教育の研究につなげの情報・ロボットシステム研究室において、2023年度に研究てゆきたいと考えています。
した内容について説明します。当研究室では、ロボットを用いた教育、ロボットを用いる応用分野、新たなロボットシス
テムの創造・制御について、（ロボット）システムの構成の観点から研究を行っています。
以下、本年度行った、ロボットを生成するシステムとロボット教育、非エキスパートによるロボットの操作、ヒューマ
ノイドロボットシステムについて述べます。
２． ロボットを生成するシステムとロボット教育
ロボット等のCPS(Cyber Physical System)を用いて課題を解決できるようになるための教育として、課題解決型学習を参考にしたロボット教育のコースを研究しています[1]。課
題解決型学習となるように、問題の提示を行い、問題の解決に必要なツールの使用方法を学習し、シミュレーションを用いて検証・修正を行い、最終的に実機を構成して提示された問題を解決できる実システムを構成するという内容の教育コースとなります。

図3: 体験実習の様子教育であるため、現実の問題を解決するような本格的なシステムの構築ではありませんが、問題の核となる要素が入っ
また、上記の教育用に作成したロボット構成ツールやロボているような教育用課題を揃えていくことが重要だと考えてットプログラミング環境を用いて研究を行っています。ロボ
おり、今後、実際の問題をモデル化し、重要要素を残しつつット構成ツールはロボットの設計図をグラフ形式で構成するミニチュアモデルを作成する方法について研究してゆきます。
ことのできるシステムになります。これは、このシステムで作られたロボットの構成は、プログラム的に操作可能となっ組立ロボットシステム組立構成ソフトウェア
クラウドベース/ロボットプログラミング環境ていることを意味し、自動生成できたり、部品の接続関係を抽出できたりします。
ロボットモデル提供

組立ロボットシステム
実機ロボットの組立シミュレーターによる動作検証

実機ロボットによる動作検証

図1: ロボット教育システムの構成

組立図面

分解手順

組立手順

ロボットによる組立

図4: アームロボットによる部品組み立て
部品の接続関係が抽出できることで、ロボット（部品を組み合わせて構成された機械）を組み立てるための組立手順を作ることが出来ます。この組立手順を、組立ロボットが実行することで自動的にロボット組み立てることのできる自動ロ
ボット組立工場を構成することが出来ます。

図2: 体験実習での作品(実機とモデル)
2023年8月に豊橋技科大の体験実習として、高専本科4年生13名に対して上記システムを用いたロボット教育を行いました。教育コースは1週間で行われ、6名と7名がそれぞれ1週間のコースを受講しました。ロボットに興味のある学生に多く

本年度の研究で、組立手順の導出とアームロボットを用いた自動組立方法の研究を行いました。まだ複雑な組立手順の導出や、細かな作業が必要な組立については行えておりませ-22-ェースとしての評価や初見での感性評価が有効である
か、正当な評価であるかとの疑問があります。ロボットと人の共生に向けて、ロボットの機能の構成方法だけでなく、新たなロボットシステムの評価方法についても考
えてゆきます。

んが、今後ロボットの自動組立が出来るように研究を進めます。

３．非エキスパートによるロボットの操作（ヒューマンロボッ
トインタラクション）
ロボットとの共生が行われるようになるには、現在はロボットを動かすためにエキスパートによって行われてい４．ヒューマノイドロボットシステム
る設定やプログラミングなどを行うことなく、非エキス
複雑なロボットの制御としてヒューマノイドロボットのパートの使用者のみで完結できる操作方法が提供される
制御システムを研究しています。新たなヒューマノイドロ必要があると考えます。その操作方法によって、非エキボットの制御を目的として、足裏に分布接触センサを装着
スパートの使用者によって十分にロボットの機能を使うするシステム統合を進めました。
ことができることが重要だと考えます。
このセンサによって、実際の歩行平面の状態を検出し、また、使用者の使い方によってロボットの行動が変化す
足裏の接触力を実際に接触している部分に集まるように制る操作方法が提供されることで、使用者とロボットの多御することで、環境から適切な（計画通りの）反力を得る
様な関係性を基盤とした、想像していなかった方法を含ことが可能になり、歩行時の安定性を高めることができる
んだ多様な利用方法が発見されると考えています。このと期待しています。
方向性が、人間とロボットの共生を実現してゆくために
本年度は、センサを用いることのできるシステム統合と必須の研究課題だと認識しています。このような観点か
センサ基板の作成を行いました。来年度以降に、足裏セン
ら非エキスパートによるロボットの操作方法を研究してサを活用した歩行制御の確立と歩行実験を行う予定です。
います。
本年度は、ロボットが人と手をつないで誘導するシステ
ムの研究を行いました。
このシステムは、使用者がロボットにジェスチャーで指示を与えて、ロボットが指示を受け取って使用者に近寄り、ロボットの手が使用者の手に触れた後に、使用者がロボットの手を握り返す（力を掛ける）とロボットが誘導動作を開始します。
ロボットは指定された目的地へ手を引きながら誘導します。この時、ロボットの手に作用する力を計測してロボットが移動速度を調整し使用者の歩行速度と合わせるよ
うに制御されます。また、ロボットは誘導を受ける人がロボットに対してどこにいるかをセンサにより検出して、ロボットが人の方を向くように制御することで、使用者への誘導性を高めようとしています。
本年度の研究では、ロボットが学習して動作を変えるところには至っていませんが、フィードバックの切り替え等と用いてロボットが人間の応答に対して適応的に動作を変えることが出来ています。

図6: 脚ロボットとセンサを装着した足平

５．おわりに本年度行った、ロボットを生成するシステムとロボット
教育、非エキスパートによるロボットの操作、ヒューマノ
イドロボットシステムについて述ました。
ロボット教育、ロボットプログラミング環境について
は、実施内容、プログラムソースコード等をオープンにしてあります[2]ので大学・高専での講義や研究に波及できるように活動に勤め、利用者を増やすことでより良いシス
テムへ修正する原動力としたいと考えています。

ロボットと
手つなぎ

参考文献
[1] 豊橋技科大CPS講義
https://irsl-tut.github.io/CPS-lecture/index.ja.html[2] 情報・ロボットシステム研究室 レポジトリ
https://github.com/IRSL-tut

図5: ロボット手つなぎインターフェース
従来は、人と共生するロボットの評価方法として、操縦インターフェースの使いやすさの評価や、感性評価等を行っています。新たな機能を提案した場合、その機能の有効性や受容性については、単純に従来型のインターフ
-23-

研究業績
【論文誌】
M. Ul Hassan and J. Miura, "Sensor Pose Estimation and 3D
Mapping for Crane Operations Using Sensors Attached to
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Mathias Sebastian Halinga, Haryson Johanes Nyobuya, Naoki
Uchiyama, Generation and experimental verification oftime and energy optimal coverage motion for industrial
machines using a modified S-curve trajectory, The
International Journal of Advanced Manufacturing
Technology, Springer, Volume125(Issue7-8) Pages 35933605, 2023

本所然、長谷川孔明、大島直樹、岡田美智男：社会的受容性を志向するロブジェクト概念の提案、ヒューマンインタフェー
Haryson Johanes Nyobuya, Mathias Sebastian Halinga, Naoki
ス学会論文誌、Vo1.25, No3, pp.203-208 (2023).
Uchiyama, Simple adaptive control for industrial feed
肥田木遼、本所 然、長谷川孔明、大島直樹、岡田美智男：ミニ
drive systems using a jerk-based augmented output signal,
マルな聞き手性を備えた マイク型ロブジェクト〈Whimbo〉
The International Journal of Advanced Manufacturingの提案、ヒューマンインタフェース学会論文誌、Vo1.25,
Technology，Springer, Volume128(Issue7-8) Pages 3613 –No3, pp.231-240 (2023).
3626, 2023
岡田美智男：〈弱いロボット〉と文化、日本ロボット学会誌
Haryson Johanes Nyobuya, Mathias Sebastian Halinga, Naoki
Vol.42, No.1, pp.18-22 (2024).
Uchiyama, Simple adaptive contouring control for feed
Hapuarachchi, H., Hagiwara, T., Ganesh, G., and Kitazaki,
drive systems using jerk-based augmented output signal,
M. (2023). Effect of connection induced upper body
The International Journal of Advanced Manufacturing
movements on embodiment towards a limb controlled byTechnology，Springer, Volume130(Issue9-10) Pages 4985 –another during virtual co-embodiment. PLoS One, 18(1):5001, 2024
e0278022, doi: 10.1371/journal.pone.0278022
Mathias Sebastian Halinga, Enock William Nshama, Tobias
Hapuarachchi, H., Higashihata, K., Sugiura, M., Sato, A.,
Rainer Schäfle, Naoki Uchiyama, Time and energy optimal
Itakura, S., and Kitazaki, M. (2023). Empathic
trajectory generation for coverage motion in industrial
embarrassment towards non-human agents in virtual
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HidekiTakahashi, Fumiya Tsukahara1, Kenichi Terauchi,
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Shintaro Sasai, Hitoshi Sakurai, Masaki Okubo and Naoki
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Operational Easiness of Large Tower Cranes by Minimizing
induces
embodimenttowards
anavatarwith
Vibration Gains, International Journal of Innovative
biomechanically impossible arm movements, i-Perception,
Computing, Information and Control, Volume 19, Number 3,
14(6):20416695231211699. doi: 10.1177/20416695231211699
June 2023 pp. 699–719, 2023
勝俣安伸, 鳥海智志, 井上康之, Harin Hapuarachchi, 北崎充
佐藤 隆史, 柿原 清章, 佐郷 幸法, 柿原 亮也, 内山 直樹，地晃 (in press). 共有・結合した手による指リーチングにおけ
表に散在する物体回収のための移動ロボットの設計と実験検
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小杉 信彦, 佐野 滋則, 内山 直樹，符号反転を用いた積分制御
村上太一, 北崎充晃 (in press). バーチャル身体化における変による自動車用ワイパシステムの非線形摩擦補償，自動車技
身パタンが身体変容感、身体所有感、行為主体感に及ぼす効
術会論文集 54(1) 212-217 2023
果, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, 29(1), 10
吉田優太郎，林 亮，舛屋 賢，高木 賢太郎，有田 輝，田原 健
pages.
二，回転型釣糸人工筋肉アクチュエータの拮抗型合トルク制
Nakamura, J., Ikei, Y., and Kitazaki, M. (in press).
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Effects of foot vibration and self-avatar cast shadow
Toshiki
Hiruta ， Hiroki Ishihara ， Naoki Hosoya ， Shingo
on virtual walking sensations and cybersickness from
Maeda，
Kentaro Takagi ， Itsuro Kajiwara ， Active
omnidirectional movie. i-Perception,
vibration control for thin curved structures using
松田基，片山哲，福村直博，“VAEを用いた視覚-運動変換モデ
dielectric elastomer actuators ， Smart Materials andルによる多指ロボットハンドでのコップの把持運動制御，”
Structures，vol. 33，no. 3，035047，2024
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S. Matsuzaki, H. Masuzawa, and J. Miura, "Multi-Source
Soft Pseudo-Label Learning with Domain Similarity-based
Weighting for Semantic Segmentation", Proc. 2023

-24-

IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems(IROS 2023), Oct. 2023.
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and Applications (MVA 2023), July 2023.
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Construction
with
Two-level
Viewpoint
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Strategy", Proc. 18th Int. Conf. on Intelligent
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Yuya Fujita, Muhammad Azmi Bin Ayub, Naoki Uchiyama,
OptimalB-splinemotiontrajectory
generationconsidering corner tolerances for industrial machines,
International Conference on Design and Concurrent
Engineering 2023 & Manufacturing Systems Conference
2023, Session ID: 44
Nur Azizah Amir, Min Set Paing, Abdallah Farrage, Hideki
Takahashi, Kenichi Terauchi, Shintaro Sasai, Hitoshi
Sakurai, Masaki Okubo, Naoki Uchiyama, Automatic
trajectory generation for rotary cranes combining
simplemovementsformanualoperation,
SICE
International Symposium on Control Systems, 2024
Yotaro Kakuta, Min Set Paing, Abdallah Farrage, Kazufumi
Kudara, Hideki Takahashi, Shintaro Sasai, Hitoshi
Sakurai, Masaki Okubo, Naoki Uchiyama, Visual Feedback
Control for Positioning Support of a Rotary Crane, 94th
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Haryson Johanes Nyobuya, Mathias Sebastian Halinga, Naoki
Uchiyama, Enhanced Motion Accuracy in Industrial Feed
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Mathias Sebastian Halinga, Haryson Johanes Nyobuya, Naoki
Uchiyama, Energy-Optimal Coverage Motion Trajectory
Generation for Industrial Machines, 22nd IFAC World
Congress 9452-9457 2023
Min Set Paing, Abdallah Farrage, Nur Azizah Amir, Hideki
Takahashi, Kenichi Terauchi, Shintaro Sasai, Hitoshi
Sakurai, Masaki Okubo, Naoki Uchiyama, Real-Time

Abdallah Farrage, Hideki Takahashi, Kenichi Terauchi,
Shintaro Sasai, Hitoshi Sakurai, Masaki Okubo, Naoki
Uchiyama, Modified A∗Algorithm for Optimal Motion
Trajectory
GenerationofRotaryCranes,IEEE
International Conference on Mechatronics, 2023
Toshiki Seki, Yoji Masui, Nobumasa Ushiro, Naoki Uchiyama,
Discrete-time adaptive pole placement control of amulti-inertia system with high-frequency resonance andtime-delay,
IEEE
International
Conferenceon
Mechatronics, 2023
Mathias Sebastian Halinga, Haryson Johanes Nyobuya, Naoki
Uchiyama, Generation of Time and Energy Optimal Coverage
Motion for Industrial Machines Using a Modified S-Curve
Trajectory, IEEE/SICE International Symposium on System
Integration, 2023
T. Hiruta，N. Hosoya，S. Maeda，K. Takagi，I. Kajiwara，A study on active vibration control using dielectric
elastomer actuators for membrane space structures in a
vacuum environment，EuroEAP 2023， 2023
K. Ishikawa，Z. Zhu, K. Asaka ，T. Hiruta, K.Takagi，Physics-Based Irrational Transfer Function of IPMC
Sensor Output Voltage，IFAC World Congress 2023， 2023
M. Yoshida，S. Gobara，T. Hiruta，T. Inoue，T. Iwasaki，
K. Takagi，Integral Resonant Control Preserving the
Rigid Body Mode of Torsional Vibration Systems，IFAC
World Congress 2023， 2023
T. Hiruta，J. Ohno，K. Takagi，Vibration Experiment for a
Conductive Structure with Curved Surface Using a-25-

Dielectric Elastomer Actuator with Electro Adhesion
Technique，2024 IEEE/SICE International Symposium on
System Integration (SII)，pp.36-41，2024

える!? ミストタイプのエージェント〈Omboo!〉の提案，デモ発表，HIS2023 (2023).
伊藤里奈，石山智也，長谷川孔明，岡田美智男: 〈TalkingBones〉との関わりにおけるクリエイティビティポケットのK. Ishikawa，Z. Zhu，K. Asaka，T. Hiruta，K.Takagi，On
デザイン，デモ発表，HIS2023 (2023).
the time response properties predicted from the exacttransfer function of a multi-physics model of IPMC 関川泰地，石山智也，長谷川孔明，岡田美智男: PoKeBo Cube:
子どもたちとの協働的な学びの場の提案，デモ発表，
sensors ， SPIE Smart Structures + NDE 2024 ， (to be
HIS2023 (2023).
presented)，2024
天野僚，佐々木冬威，長谷川孔明，岡田美智男:
ブリコロ
T. Hirta ， J. Ohno ， K. Takagi ， Dielectric elastomer(Bricolo):
ブリコラージュ風発話生成インタフェースの構
actuator with electro adhesion for a vibration
築，デモ発表，HIS2023 (2023)．
excitation of a conductive structure ， SPIE Smart
山崎布友美，多田魁登，本所然，長谷川孔明，大島直樹，岡田Structures + NDE 2024，(to be presented)，2024
美智男: Sociable Dining Table: テーブルの上に棲まうミ
J. Nakada，M. Garai，T. Hiruta，I.K. Oh，K. Takagi，
ニマルクリーチャの提案，デモ発表，HIS2023 (2023).
Accelerating
electro-ionicsoft
actuatorsby大内直，長谷川孔明，岡田美智男: Muu: ラポールトークを志feedforward control and the performance degradation by
向した会話の場の生成について，デモ発表，HIS2023
voltage limits，SPIE Smart Structures + NDE 2024，(to(2023).
be presented)，2024
豊島直，上村綜次郎，長谷川孔明，岡田美智男：子どもたちのがんばりを引き出すパーソナルビークル〈RunRu for Kids〉の提案，HAIシンポジウム2024，P-70 (2024).
【国内会議】
伊東大裕，長谷川孔明，岡田美智男：〈ひも〉を介して一緒に並んで歩くロボット〈I-to-Te〉の提案，HAIシンポジウム
S. Higashimoto，J. Miura， "Person state recognition from2024，P-36 (2024).
boom-tip camera images for safe crane operation"， 動的
三宅将吾，本所然，長谷川孔明，岡田美智男：共生型STEAM学
画像処理実利用化ワークショップ2024，2024年3月．
山本貴史，尾藤浩司，森健光，岡田浩之，山崎公俊，三浦 純， 習のためのロボット〈Toi〉の提案、HAIシンポジウム2024、
P-79 (2024).
稻邑哲也，高橋正樹， "HSR開発コミュニティによる共創的天野僚，長谷川孔明，岡田美智男：Bricolo:ブリコラージュ風研究 ～RSJ-IHR研究専門委員会への運営移行～"， 日本ロ
発話生成システムの提案，HAIシンポジウム2024，P-76
ボット学会学術講演会2023，2023年9月．
(2024).
石井雄大，三浦 純，林宏太郎， "人とロボットによる共同物
川口諒真，本所然，長谷川孔明，岡田美智男：Omboo!:心も潤
体探索 ～人物の行動観察と対話を用いた探索の効率化～"，
すミスト型エージェントの提案，HAIシンポジウム2024，P-50
日本ロボット学会学術講演会2023，2023年9月．
(2024).
柿木広人，増沢広朗，三浦 純， "木の幹を利用したロボット 宇野立晃，西村駿，長谷川孔明，岡田美智男：Oz-Bones: 〈弱の移動量推定"，2023年ロボティクス・メカトロニクス講演
いロボット〉を纏うことによる対人的自己の変容について，
会，名古屋，2023年6月．
HAIシンポジウム2024，P-74 (2024).
東峰太貴，高澤楽，三浦純，鈴木薪雄，楊艶艶， "SFGMを用い 西村駿，長谷川孔明，岡田美智男：ソーシャルなロボットの社
た移動ロボットによる屋内案内行動の生成"， 2023年ロボテ会的受容性について―ロボットの内なる視点から探る，HAIシィクス・メカトロニクス講演会，名古屋，2023年6月．
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過程がバーチャル身体化に及ぼす効果, 日本バーチャルリア会，名古屋，2023年6月．
リ テ ィ 学 会 第 28 回 大 会 、 1B1-05 、 八 王 子 、 東 京 、 12-14
民谷俊介，三浦純， "自律移動ロボットによる屋外案内行動のSeptember, 2023.
実現"，2023年ロボティクス・メカトロニクス講演会，名古原口岳丸、北崎充晃(2023).
VRアバターにおける視触覚統合を
屋，2023年6月．
用いた皮膚変形感覚の誘発,日本バーチャルリアリティ学会
David Pich, Yoshinobu Uzawa, Shigemichi Matsuzaki,
第
28
回
大
会
、
1C1-07、八王
子 、 東 京 、 12-14 September,
Hiroaki Masuzawa, Jun Miura， "Behavior-based
2023.
Navigation System for Mobile Robot in Greenhouse using
2D LiDAR"， 2023年ロボティクス・メカトロニクス講演会， HAPUARACHCHI HARIN, 井上康之、北崎充晃(2023). 自律動作す
る義手の運動時間が身体性に及ぼす効果, 日本バーチャルリ
名古屋，2023年6月．
アリティ学会第28回大会、1B2-05、八王子、東京、12-14
天野健人，三浦純， "手書き地図を用いた移動ロボットのナビ
September, 2023.
ゲーション ～手書き地図とSLAMにより作成した地図のマッチング手法の開発～"， 2023年ロボティクス・メカトロニク 中村純也、北崎充晃(2023). 足裏振動を用いたバーチャル歩行ス講演会，名古屋，2023年6月．
体験における観察姿勢の効果, 日本バーチャルリアリティ学
本所然，長谷川孔明，岡田美智男: ロブジェクト概念とその社会第28回大会、1B2-07、八王子、東京、12-14 September,
会的受容性について，デモ発表，HIS2023(2023).
2023.
豊島直，上村綜次郎，長谷川孔明，岡田美智男: RunRu for
廣瀬修也、北崎充晃(2023). 手足のみ運動同期による透明身体
Kids:身体能力の拡張を志向するパーソナルビークルとその感覚における大局的空間関係の効果,日本バーチャルリアリ
プレイフルインタフェース，デモ発表，HIS2023(2023).
テ ィ 学 会 第 28 回 大 会 、 2A1-05 、 八 王 子 、 東 京 、 12-14
三宅将吾，本所然，長谷川孔明，岡田美智男: なんだコイツ
September, 2023.
は？子どもたちとプレイグラウンドを構成する〈Toi〉ロボ
坂田龍星、中村純也、北崎充晃(2023). 仰向け姿勢での鉛直情ットの研究，デモ発表，EC2023 (2023).
報の視覚刺激提示がバーチャル歩行感覚に与える効果, 日本
川口諒真，西村駿，長谷川孔明，岡田美智男：見える人には見バーチャルリアリティ学会第28回大会、2A1-08、八王子、東-26-

京、12-14 September, 2023.
片岡純也、北崎充晃(2023). 路面摩擦に関する視覚・運動情報と視点が運転に及ぼす効果, 日本バーチャルリアリティ学会
第28回大会、3B1-02、八王子、東京、12-14 September, 2023.

武田 洸晶, 佐藤 海二, “リンクモデルから作成した教師デー
タを用いた福祉ロボット使用者の状態推定”, 第24回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会, Dec.
2023

小野寺琉、北崎充晃(2023). 後頭部視界をもつ身体の運動学習, 佐藤 海二, 武田 洸晶, “NCTF制御系への補償器追加による性日本バーチャルリアリティ学会第28回大会、3B1-08、八王子、 能向上とロバスト性 – 歯車減速機を用いた機構での実験的評価”, 2023年度精密工学会秋季大会学術講演会, Sep. 2023.
東京、12-14 September, 2023.
高橋宏太、北崎充晃(2023). バーチャルアバターの声量による 千田 直弥, 佐藤 海二, 武田 洸晶, 平田 政貴, 田邊 雅隆, 安
歩行経路の制御, 日本バーチャルリアリティ学会第28回大会、 達 大稀, “垂直多関節ロボットの実用的な幾何学誤差補償”, 2024年度精密工学会春季大会学術講演会, Mar. 2024.
3D1-05、八王子、東京、12-14 September, 2023.
Cedillo Rorek、Hapuarachchi Harin、北崎充晃(2023). バーチ 小田島 拓海, 佐藤 海二, 武田 洸晶, “高重心系ステージの高
位置変位の簡易推定”, 2024年度精密工学会春季大会学術講ャル共有身体での姿勢照合課題における心拍同期の研究,日演会, Mar. 2024.
本バーチャルリアリティ学会第28回大会、3C2-06、八王子、
東京、12-14 September, 2023.
河原大智，福村直博，“ロボットハンド義手のための指先圧のフィードバックシステムによる把持物体の質量の偏りの識別実験，” 電子情報通信学会MBE研究会，MBE2023-75(202403), pp.36-41, 2024
成田 ジュースン, 宮路 祐一, 大村 廉，衣類上の無線電力伝送
システムにおける装着時の曲げが及ぼす影響評，情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2023)シンポジウム，7月，2023
内山龍成，薄井雅貴，大村廉，BLE ビーコンを用いた電波伝搬特性補正による Wi-Fi パケットセンサ測距システムの精度向上，令和5年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会，8月，2023
XAIHCA JAIXIONG，大見士，藤原健之，大村廉，ウェアラブル
センサデータと環境設置ビデオデータを併用した保育士行
動認識，令和5年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合
大会，8月，2023
菅原 光，大村 廉，FIWAREにおける時系列データと静的データ
連携，第82回情報処理学会ユビキタスコンピューティング
システム研究会，3月，2024
薄井 雅貴，大村 廉，マルチスケールな空間特徴とConvolutional LSTMを用いた変動に頑健なWiFiベース人流予測，第82回情報処理学会ユビキタスコンピューティングシ
ステム研究会，3月，2024
大見 士，大村 廉，ウェアラブルセンサを用いたMET推定と農作業の運動強度評価，第82回情報処理学会ユビキタスコン
ピューティングシステム研究会，3月，2024

宮平 大輝, 佐藤 海二, 武田 洸晶, “NCTF制御系の自動設計のためのNCT決定法” , 2024年度精密工学会春季大会学術講演
会, Mar. 2024.
柿原 隆之介，小田 大夢，比留田稔樹，新竹純，奥崎秀典，高木賢太郎，熱と電場の両方に応答するハイブリッド誘電エラ
ストマーアクチュエータの提案，ロボティクス・メカトロニ
クス講演会2023，2023
C.Wen，S.Sato，T.Hiruta，H.Masuzawa，J.Miura，K.Suzuki，
M.Tsume ， K.Takagi ， Pneumatic Cylinder-Based Cabbage
Harvesting Mechanism with Grasping and Cutting
Capabilities，ロボティクス・メカトロニクス講演会2023，
No. 23-4，2023
塩野 哲志，河原 祥吾，大島 京祐，部矢 明，比留田 稔樹，井上 剛志，道木 慎二，高木 賢太郎，二慣性ねじり振動系に対する電磁シャント制振の定点理論を用いた最適化，Dynamics and Design Conferece 2023， 2023
竹内 駿太郎，比留田 稔樹，高木 賢太郎，誘電エラストマーア
クチュエータグリッパの振動制御に関する研究，Dynamics
and Design Conferece 2023， 2023
内海幸太郎，蛭田哲大，比留田稔樹，高木賢太郎，動画像を直接用いたHamilton系の深層学習における画像形状の影響について，第66回自動制御連合講演会
蛭田哲大，比留田稔樹，高木賢太郎，Hamiltonianに基づく深層学習手法の比較についての一考察：入力を持つ系への拡張について，第66回自動制御連合講演会，自動制御連合講演会
講演論文集 p.471~p.476，2023

中井 丈慈，温 振廷，比留田 稔樹，高木 賢太郎，キャベツの把持を目的とした自己ロック機構をもつ形状適応ロボットハ藤原 健之，大村 廉，ウェアラブル加速度センサを用いた行動
ンドの研究，計測自動制御学会中部支部若手研究発表会2023
認識における制約付き幾何学変換によるデータ拡張，第82回
情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会，石川 耕雪，朱 子才，安積 欣志，比留田 稔樹，高木 賢太郎，3月，2024
IPMC センサの物理モデルの厳密な伝達関数から予測される時間応答について，第24回計測自動制御学会 システムイン
藤田優也，松繁俊治，内山直樹，木造建築部材の断面接合部加テグレーション部門講演会
工のための最適動作軌道生成，日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2024講演論文集, 148-152, 2024

赤松 駿，東内 裕武，塩谷 正俊，木村 大輔，入澤 寿平，宝田亘，比留田 稔樹，高木 賢太郎，線状ねじり型釣糸人工筋
武田 洸晶, 佐藤 海二, 平田 泰久, 翁 岳暄, “アカウンタビ（STPF）の異方性弾性を考慮した発生力と変形量のモデル化
リティを考慮した福祉ロボットの不具合検証インターフェイについて，第24回計測自動制御学会 シス”, ロボティクス・メカトロニクス講演会2023, Jun. 2023.
佐藤 海二, 武田 洸晶, “感温磁性体を用いたワイヤレスマイ
クロ平面モータの構成と基本特性”, マグネティックス/リ
ニアドライブ合同研究会 電気学会研究会資料, Jul. 2023.
武田 洸晶, 佐藤 海二, “使用者との相互コミュニケーションに基づいて動作する福祉ロボット”, 第41回日本ロボット学
会学術講演会, Sep. 2023.
齋藤 優輝, 武田 洸晶, 佐藤 海二, “起立支援ロボット使用者の関節位置候補を用いた状態推定”, 第41回日本ロボット学
会学術講演会, Sep. 2023.

伊藤蒼大，岡本岳人，入澤寿平，舛屋賢，田原健二，比留田稔
樹，高木賢太郎，釣糸人工筋の作製時コイリング中の温度が駆動特性に及ぼす影響について，第24回計測自動制御学会
システムインテグレーション部門講演会
木村凌大，比留田稔樹，新竹純，入澤寿平，高木賢太郎，釣糸
人工筋肉と誘電エラストマーアクチュエータの複合化の提案と基礎検討，第24回計測自動制御学会 システムインテグレ
ーション部門講演会
帖佐有希，櫻井大地，茶谷章大，鷲野誠一郎，木村大輔，入澤-27-

寿平，宝田亘，塩谷正俊，比留田稔樹，高木賢太郎，流体を技術分科会 講演会, 2023年7月22日，東京
用いない固体ポリマMcKibben型人工筋肉の開発に関する研究， 北崎充晃(2023). バーチャル身体性とメタバース, イノベーシ
第24回計測自動制御学会 システムインテグレーション部門
ョンフェア2023 in 東三河, 2023年10月12日, 豊橋
講演会
内山 直樹，産業機械の高度化のための制御系設計/最適化応
占部俊智, 高橋淳二, UMapの相互類似度評価に基づく建築物の繰り返し構造の定量化, ROBOMECH2023.
戸髙聖人, 高橋淳二, 移動ロボットの小型・軽量化のための視覚情報とオドメトリによる位置推定, ROBOMECH2023.
大原功聖, 高橋淳二, 画像検索に基づく定位技術を夜間利用するための移動ロボット動作アルゴリズム, ROBOMECH2023.
佐々木友真, 高橋淳二, 仮想センシング画像を学習データとするResNetを用いた位置推定, ROBOMECH2023.
井手駿太, 高橋淳二, LiDAR不得意環境下でのUMapを利用した
位置推定補助システムの提案, ROBOMECH2023.
小川永遠，高橋淳二，UMapとRFIDタグを用いた物品管理システ
ム, SICE計測部門スマートセンシング部会研究発表会2023.
石河大，高橋淳二，参加型センシングによる3Dランドマークの追加と削除, SICE計測部門スマートセンシング部会研究発表
会2023.
生嶋玄明, 高橋淳二, 仮想レイヤに基づく複数AMRの準リアル
タイム非衝突移動経路生成, SICEシステムインテグレーショ
ン部門講演会2023.
中尾拓真, 高橋淳二, 円筒パノラマ変換によるUMapの位置推定
性能向上, SICEシステムインテグレーション部門講演会2023.
板垣光晟, 高橋淳二, 戸高聖人, Bayanjargal Doniddorj, 天井
カメラによる物体トラッキングとオドメトリによる自律移動
ロボットの定位システム, TOKAI ENGINEERING COMPLEX 2024.

用に関する事例紹介，MATLABを使用した制御システムMBD事
例発表オンラインセミナー ～実例から学ぶ制御システム設計と開発～，2023年9月15日
Naoki Uchiyama, Systems Engineering Approaches to
Performance Enhancement of Industrial Machines, JICA
Follow–up cooperation for Ukraine on “Industrial
Technology Education”, October 1, 2023
Naoki Uchiyama, Introduction to Industry Collaborated
Projects on Robotics and Automation, A guest lecturer
at School of Mechanical Engineering, College ofEngineering, UiTM Shah Alam, June 22, 2023
内山 直樹，Dinh Ngoc Duc，Tran Viet Thanh，戸川 育勇，
大久保 敦之，屋外清掃ロボットはくろうくん，ARX(Aichi
Robot Transformation) 愛知県サービスロボット実証実験見学会 ”賑わい”と“安心安全”を創出する未来型公園プロ
ジェクトHisaya-odori Park，2024年3月1日（説明会／展示）
https://www.robotatta.com/ja/posts/392
M. Takeda, “Communication between physical assistive
robots and their users,” FRIS Symposium on Social
Robots and Ethical Design, Jul. 2023.
高橋淳二,2024.3.5 日本機械学会東海支部
別企画・講演会

第73期講演会

特【受賞等】
第24回ヒューマンインタフェース学会論文賞 (本所然、長谷川
孔明、大島直樹、岡田美智男：社会的受容性を志向するロブ
ジェクト概念の提案、ヒューマンインタフェース学会論文誌、
Vo1.25, No3, pp.203-208 (2023))【著書】

Kitazaki, M. (2023), The Liberation of Individuals fromthe Limitations Imposed by Their Physical Bodies
Represents a Paradigm Shift in the Realm ofCommunication, pp25-44, in Theory of JIZAI Body: Towards
MasteryOver
the
Extended
Self,
Springer
Verlag:Singapore,ISBN:
978-981-99-2002-0, 【その他】
DOI:10.1007/978-981-99-2003-7
内山 直樹，豊橋技術科学大学でのクレーンに関する研究紹介― 旋回クレーンの最適動作軌道生成 ―，クレーン，第61巻
5 号 2023, 22-29（解説）【招待講演】Jun Miura "Dataset Challenges: Deep Learning in Robotic
Applications", Keynote talk at ICITDA-2023, Yogyakarta,
Indonesia and online, November 17, 2023.
Jun Miura "Dataset Issues in Applying Deep Learning to
Robotics", Keynote talk at ICOMIT-2023, Surakarta,
Indonesia and online, July 17, 2023.
岡田美智男：〈弱いロボット〉だからできること、第40回町衆
勉強会、構想日本 (2023/5/16).
岡田美智男：〈弱いロボット〉だからできること、日本小児科医会総会フォーラム、名古屋国際会議場 (2023/6/25).
岡田美智男：〈弱いロボット〉だからできること、「知の探究講座」開講式 特別講演 (2023/7/22).

Mathew Renny Msukwa，内山 直樹，機械システムの制御教育教
材，豊橋技術科学大学 イノベーションフェア2023 in 東三河，2023年10月13日（展示）佐藤 海二，American Association for the Advancement of
Science, “Creation of training data to estimate thestates of care robot users”, EurekAlert!, Sep. 2023.
佐藤 海二，日刊工業新聞社, “介護ロボ向け学習データ、計測
せずに生成 豊橋技科大が手法開発”, 日刊工業新聞, 25面,
Sep. 2023.
佐藤 海二，豊橋技術科学大学, “未知の振動特性を持つステージの高速・高精度位置決め 高速・超精密位置決め制御系を力学モデルなしで簡単に設計する”, TUT Research, No. 33,
Jun 2023.

佐藤 海二，豊橋技術科学大学, “福祉ロボット使用者の状態推定のための教師データ作成 計測せずに人体リンクモデルから教師データを作成する”, TUT Research, No. 34, Dec
北崎充晃 (2023). バーチャルリアリティとメタバースの心理学， 2023.
第462回東三河産学官交流サロン, 2023年4月25日，豊橋
岡田美智男：〈弱いロボット〉の社会実装にむけた取り組み，
ベンチャーズトーク2024 基調講演 (2024/3/1).

北崎充晃 (2023). メタバースにおける心理学研究，電子情報技術産業協会(JEITA) ヒューマンインターフェースデバイス・-28-

その他活動岡 田 美 智 男 ， 日 本 科 学 未 来 館 常 設 展 示 (2023/11/22 ～2025/3/31).
岡田美智男，あいちスタートアップフェスにおけるロボッ
トのデモ展示(2023/5/19-20).
岡田美智男，江戸川区こども未来館にて子ども哲学への参加，デモ展示(2023/6/11).
岡田美智男，技科大TECHフェスティバル「小中学生向け体
験学習教室」(2023/8/26).
岡田美智男，あいちモノづくりエキスポでのデモ展示(2023/10/5/-6).
岡田美智男，イノベーションフェア2023におけるメタバー
ス展示 (2023/10/12).
岡田美智男，田原市東部市民館祭りでのデモ展示(2023/10/14).
岡田美智男，知の探究講座の実施(2023/10/21-22).
岡田美智男，「知の拠点」あいちにおけるワークショップの開催(2023/11/3-4).
岡田美智男，あそびゴコロ開発ラボ，豊橋市こども未来館(2024/1/13).
岡田美智男，ロボカップジュニア・ジャパンオープン2024
名古屋, サイドイベント，名古屋市国際展示場(2024/3/23-24)
岡田美智男，豊橋市二川小学校, 幸田町立荻谷小学校，豊橋市立中野小学校，田原市田原中学校などで特別授業を実施
岡田美智男，法政大学主催ビジネス・イノベーター育成セ
ミナー ，愛知県看護研修センター主催セミナー，名古屋大学主催「みらい健康ラボ」，パーソナルクロステクノ
ロジー主催技術セミナー，武蔵野美術大学主催 Creative
Robotics トークイベントなどに講師として参加．
高木賢太郎，イノベフェア2023 in 東三河，穂の国とよはし芸術劇場PLAT，2023年10月12日
垣内洋平，Humanoid Virtual Athletics Challenge 2023 オ
ー ガ ナ イ ズ コ ミ ッ テ ィ ー メ ン バ ー( https://ytazz.github.io/vnoid/ )垣内洋平，Humanoid Virtual Athletics Challenge 2023 技術講習会 2023/09/24(日)，「Choreonoidを用いた人型ロボット初心者のためのロボットプログラミング」-29-

オープンラボ2023 報告
次世代半導体・センサ科学研究所

人間・ロボット共生分野

オープンラボ2023

開催報告

開催日 2023年9月28日（木） 14:30～18:00
本学のロボット関連技術全体を気軽に見ていただける機会として，地域の企業や自治体の関係者や関心のある市民の方に，ロボットに関する研究を一般公開する「オープンロボ」を初めて開催しました．機械工学系，情報・知能工学系，
IRES²に所属する12研究室が最先端のロボット技術を公開しました．また今年8月にABUロボコンに日本代表として出場し，優勝したロボコン同好会のロボットの展示も行いました．
本オープンラボには84名の参加があり，企業の方だけでなく，小学生や高専生などの学生の方や一般の方にも多くご来場いただきました．研究内容について質問が寄せられ，関心を示されていました．ロボットの実演もあり，関連技術に触れていただける機会となりました．

【開会挨拶・全体説明】【研究室公開】【当日配布資料】-30-

豊橋技術科学大学
次世代半導体・センサ科学研究所 社会実装部門
人間・ロボット共生分野〒441-8580
愛知県豊橋市天伯町雲雀ケ丘1－1
http://robot.tut.ac.jp