レター

遠隔操作時における利き手と非利き手間の協調性の違いに関する検証
関野真央*1，三浦智*1

Validation of difference of coordination between dominant and nondominant hands during teleoperation
Mao Sekino*1 and Satoshi Miura*1
The intuitive tele-operation of industrial robot arms is necessary for the teaching of autonomous movement. We developed anovel interface, namely the iFeel Desktop Haptic Device, for operating robots intuitively. However, when a user uses twointerfaces with two hands, there are differences in coordination between the dominant and non-dominant hands. In this paper,
we investigated the differences in coordination between dominant and non-dominant hands using two devices for thedevelopment of cooperative control. In an experiment, when the participants manipulated the two interfaces to operate a virtual
tracking system, we measured the tracking error in each degree of freedom (i.e., X, Y, Z, pitch, yaw, and roll directions). The
results show that there were significant differences between the dominant and non-dominant hands for movement in the X, Y,Z, and pitch directions. Significant differences may result in damage to property, reduced task performance, and so on. We
conclude that the operations that involve more body parts have a greater difference between dominant and non-dominant hands.
Key Words: Human machine interface, Teleoperationを扱う場合では位置指令では対応できない場合があるため，速度指令による操作が必要である．一般的にティーチングペンダ
ントやジョイスティックなどを用いて速度指令を行うが，いずロボットアームや，ドローンなど，様々なロボットは多自由れも多自由度に対応したものではない[3]．そこで，我々は速度度系で動作するために直感的な操作や，制御方法が求められる．
指令に向けた多自由度操作を可能にするインタフェース，
iFeel
これらのロボットは，人体の構造とは異なる構造をしており，Desktop Haptic Device(IFHD)を開発した(Fig.1)．多くのロボこれによる性質を「身体性の違い」と呼ぶ．一般的に，ロボッ ットは直交座標系で規定されているため，IFHD は直交座標系にトの操作方法は，レバーやジョイスティック，タブレット端末 準ずる入力と抵抗感のフィードバックを可能にする．
そのため，などを用いる場合が多いが，身体性の違いにより直感的な操作 ロボットとの身体性の違いを補償し，直感的な操作を可能にすが困難である．そのため，これらのロボットを直感的に操作で る．
きる多自由度操作系のシステムが求められている．
多自由度系ロボットの中でも産業用ロボットは，工場などで多自由度系ロボットを直感的に操作する研究は多数行われて 人間の代わりに組立や分解，運搬などの作業を行う．これらのいる．LeapMotion や Vive コントローラなどのモーショントラッキングシステムを用いた，身体の動きに対応するロボット操作システムが提案されている．これらのシステムは，身体の動きに合わせてロボットの動きを対応付けているため，直感的な操作を可能にしている．しかし，直感的な操作ができる手法の1 つであるマスタスレーブ法とは異なり，触覚や力覚を提示するできるものは少ない[1][2]．マスタスレーブ法を用いたシス
テムは，位置指令に基づいたものが多い．しかし，ロボットの中でも慣性の大きな産業用ロボットアームや重機などの高重量

1. 背景

Fig.1 Body of the iFeel Desktop Haptic Device (IFHD) andcoordinate system.

作業は，複数のロボットを協調させて行うことが多く，自動化されているものも多い[3]．しかし，自動化をするためのティーチングや緊急時，自動化が難しい作業などにおいては，人の手による操作が必要となる[2][4]．多自由度系ロボットの操作手法において，左手と右手を考慮した協調制御に関する研究が必要となる．操作時の利き手と非利き手の関係については，これまでの研究で，利き手の方が非利き手よりも性能が高いという結果が得られている．
しかし，多自由度系ロボット操作の際の，両手間における協調性に関する能力の差異や，両手の運動方向による協調性への影響については，我々の知る限りほとんど研究されていない．
本論文では，両手によるロボットの遠隔操作を同時に行い，どの方向の自由度の運動で，利き手と非利き手の各々で協調性にどの程度差が生じるのかを検証する．そのために，両手で 1つずつ IFHD を用いて，不規則に速度が変化する物体を追跡する物体追従実験を行った．この物体追従実験を，X，Y，Z の並進方向と Roll，Pitch，Yaw の回転方向についてそれぞれ行い，その実験結果より，利き手と非利き手の追従誤差を取得した．その後，どの運動軸で利き手と非利き手の間で追従誤差に有意差があったかを検証した．

2. 両手による物体追従実験
2.1 実験装置
本論文では，我々が開発した 6 自由度のインタフェース IFHDを使用した(Fig.1)．IFHD は直交座標系で規定されており，並進方向である X，Y，Z 軸と回転方向である Roll，Pitch，Yaw 軸に入力が可能である．並進方向の可動範囲は，-25.0[mm]から25.0[mm]，回転方向の可動範囲は，-50[°]から 50[°]である．
並進方向の運動は Fig.3 の青い矢印，回転方向の運動は Fig.4の赤い矢印で示した．また，広い視野を確保するために，操作者はヘッドマウントディスプレイ（HMD）を装着した．HMD には，Oculus VR 社（現 Meta 社）が開発，販売する Oculus Rift を使用した．本実験で使用したシステムの構造を Fig.2 に示す。
Fig.2 のように参加者は HMD を装着し，2 台の IFHD の前に自然な姿勢になるように着席した．2 台の IFHD は仮想 3 次元空間（3DVR 空間）上に存在する青い物体と白い物体に接続され，右手が青い物体，左手が白い物体を操作するよう対応付けた．周期は約 90[Hz]で，IFHD への並進，回転方向の入力量に応じて物体は 3DVR 空間内を位置指令に基づいて動くように設定された．
3DVR 空間上では単位が[m]であるため，モーションスケールが1:1 になるように，IFHD から得られる値([mm])に対し K 倍(K=1000)することで調整した．中心の赤い物体は目標物体で，一定の周期 0.2[Hz]，振幅 5.0～20.0[m]（並進運動），10[°]～40[°]（回転運動）で動き，1 往復ごとに不規則に振幅を変化させて動いた．このとき，振幅の最大値は IFHD の最大可動範囲より小さく，最小値は操作者が認知しやすくするために 0 より大きく設定した．各物体の形状を Table 1 に示す．また，操作者が HMD を装着した際，目標物体が視点の中心となるように設定し，操作者との距離を Y,Z 軸では 12.5[m]，Pitch，Roll 軸では14.5[m]とした．また X 軸，Yaw 軸は奥行きを知覚しやすくするため，20[m]の距離を取り，10[m]の高さから 30[°]の角度をつけて見下ろすように設定した．
2.2 実験手順
実験は健康な成人男性 5 名（21～24 歳）の参加者で行った．
実験はヘルシンキ宣言を遵守して計画され，東京工業大学倫理審査委員会（許可番号：2022136）の承認を得て実施された．また，参加者からはインフォームド・コンセントを得た．参加者は全員右利きであり，両手での物体追従動作を行うに支障がない状態であった．
本論文では，3DVR 空間上における物体追従実験を行った．赤色の目標物体は往復ごとに不規則に振幅が変化する運動を，１回の試行あたり７往復行った．この赤い目標物体に対して独立に動く右手と左手に接続された青い物体，白い物体で同時に追従した．この施行を参加者 1 人あたり，3 つの並進方向と 3 つの回転方向それぞれについて 3 回ずつ，計 18 回行った．実験を開始する前，実際の作業では両手で同時に使用することを想定し，できるだけ正確に対象物を追うように参加者に指示した．
Table 1 The size of object in each axis.
Axis
X, Y, Z
Roll, Yaw
Pitch

Width × Hight × Depth [m]Target object
Operating object
1×1×1
1×1×1
1×5×1
1 × 5 × 0.5
20 × 0.5 × 2
10 × 0.5 × 2Fig.2 The experiment system architecture scheme. The operator provides input to the two IFHDs. The amount of input to the IFHD is readby the encoder sensor and 𝒙𝑫𝑯 and 𝒙𝑵𝑫𝑯 are inputted to the amplifier K (K=1000). The amplified IFHD values are reflected in theposition and angle of the object on Unity 3D. ( 𝒙𝑫𝑯 = {𝑥𝐷𝐻 , 𝑦𝐷𝐻 , 𝑧𝐷𝐻 }, 𝒓𝑫𝑯 = {𝑅𝑜𝑙𝑙𝐷𝐻 , 𝑃𝑖𝑡𝑐ℎ𝐷𝐻 , 𝑌𝑎𝑤𝐷𝐻 }, 𝒙𝑵𝑫𝑯 ={𝑥𝑁𝐷𝐻 , 𝑦𝑁𝐷𝐻 , 𝑧𝑁𝐷𝐻 }, 𝒓𝑵𝑫𝑯 = {𝑅𝑜𝑙𝑙𝑁𝐷𝐻 , 𝑃𝑖𝑡𝑐ℎ𝑁𝐷𝐻 , 𝑌𝑎𝑤𝑁𝐷𝐻 } ). In addition, the red target object performs a random amplitude
round-trip motion every cycle as a disturbance (d(t)). These objects are output to the HMD as a video image and are viewed by theoperator through the HMD. At the same time, the positions of the objects({𝑷𝐵𝑙𝑢𝑒 , 𝑷𝑊ℎ𝑖𝑡𝑒 , 𝑷𝑅𝑒𝑑 }) are saved in csv.

(1) X axis.
(2) Y axis.
(3) Z axis.
Fig.3 View of the screen (upper side) and operator using the translational motion system (lower side). The blue arrows indicating the directionof operation of the IFHD correspond to the blue arrows indicating the direction of movement of the objects on the screen.

(1) Roll axis.
(2) Pitch axis.
(3) Yaw axis.
Fig.4 View of the screen (upper side) and operator using the rotational motion system (lower side). The red arrows indicating the direction ofoperation of the IFHD correspond to the red arrows indicating the direction of movement of the objects on the screen.
2.3 評価方法
取得した各軸における結果を，縦軸に操作物体の位置，横軸に時間をプロットした．例として，Z 軸方向における結果をプロットしたものを Fig.5 に示す．本論文では，Fig. 5(b)(c)に示すように，操作物体の位置と，目標物体の位置を表す曲線で囲まれた面積を算出した．この面積は，操作物体と目標物体の追従誤差を示すものであり，それぞれ利き手と非利き手で面積を比較した．
その際，これらの面積は次の式(1)(2)で算出した．
𝑇(1)

𝑇(2)

∆𝑆𝐷𝐻 = ∫0 |𝑃𝐷𝐻 − 𝑃𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 |𝑑𝑡∆𝑆𝑁𝐷𝐻 = ∫𝑜 |𝑃𝑁𝐷𝐻 − 𝑃𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 |𝑑𝑡

PDH, PNDH, PTarget は各物体の位置，または角度を示す．また，取得した結果は周期が 90Hz であったため，不連続な時系列データであった．そのため，直接式(1)(2)を用いることができないため，以下の式(3)のような台形近似法を用いて各面積を算出した．
∆S = ∑ni=0(|Pi+1 |+|Pi |)∙(ti+1 -ti )2(3)

このとき，Fig.5(b)の青色の部分が∆SDH[m・s]を，Fig.5(c)のオレンジ色の部分が∆SNDH[m・s]を表している．∆SDH と∆SNDH が低いほど，目標物体に対する追従が良好であることを意味する．
得られた各軸の結果に対して，平均と標準偏差を算出し，∆SDHと∆SNDH の差について反復測定分散分析を行った．

3. 結果
本論文では，我々が開発した IFHD による物体追従実験を実施した．実験結果は∆SDH と∆SNDH として得られ，軸ごとに比較を行った．実験結果を Fig.6 に示した．
3.1 並進方向の結果並進方向の結果は Fig.5(a)であった．各軸において，利き手との非利き手の間で有意差があるか検証するために，反復測定分散分析を実施した．
その結果，各運動方向における利き手(DH)との非利き手(NDH)の結果の平均値[m ∙ s](および標準偏差[%])は，X 方向が DH：55.0(7.31)，NDH：61.5(11.9)，Y 方向がDH：111.7(12.8)，NDH：134.1(12.5)，Z 方向が DH：75.9(17.7)，
NDH：57.5(13.7)であった．分散分析の結果，並進方向ではすべての軸において DH と NDH 間に有意差があった(X：p＝1.9 × 10−3，
Y：p＝4.2 × 10−5 ，Z： p＝3.1 × 10−2)．また，各軸の結果に分散分析を行った結果，DH，NDH ともに有意差が生じた(DH:p=9.6 × 10−19 , NDH: p=2.5 × 10−17 )．その後，Bonferroni の多重比較を実施した結果，DH において X 軸と Y 軸に有意差(p=2.0 × 10−16 )，Y 軸とZ 軸に有意差(p=2.0 × 10−16 )があった．
また，
NDH においても同様にX 軸とY 軸に有意差(p=2.0 × 10−16 )，Y 軸と Z 軸に有意差(p=1.2 × 10−13 )があった．
3.2 回転方向の結果回転方向の結果は Fig.6(b)であった．各運動方向における利Fig.5 Example of tracking experiment results (Z-axis). (a) Raw data of the target, position of the dominant hand (P_DH), and position of thenon-dominant hand (P_NDH). (b) Area ∆SDH of the difference between the target and P_DH, colored blue. (c) Area of ∆SNDH of thedifference between the target and P_NDH, colored orange.

(a) Translational motion(b) Rotational motion
Fig.6 Results of the tracking experiment. Blue and orange indicate the DH and NDH, respectively.
き手(DH)との非利き手(NDH)の結果の平均値[deg ∙ s](および標 動きが大きくなるからだと考えられる．このことは，並進方向準偏差[%])は，Roll 軸では DH: 31.6 (5.1)，NDH:37.6 (7.0)， の結果についても，同様に考えられる．並進方向についても肩Pitch 軸周りでは DH: 39.4 (5.6)，NDH:42.3 (7.1)，Yaw 軸周 関節を使って腕を動かす動作が参加者に見られたため，左右のりでは DH:29.4 (7.0)，NDH:32.4 (6.0)であった．同様に，回 手で有意差が生じたと考えられる．
転方向についても反復測定分散分析を実施した結果，並進方向5. 結論の場合とは対照的に，Pitch 方向でのみ左右の手に有意差が見られた(Roll：p＝0.06，Pitch：p＝3.5 × 10−4 ，Yaw：p＝0.11)．
本論文では，3DVR 空間において物体追従実験を行い，利き手と非利き手の協調性の違いを検証した．その結果，両手の並進
4. 考察方向と Pitch 方向に有意差があった．
一方で Roll 方向と Yaw 方
両手による物体追従実験を行った結果，並進方向において， 向には有意差は見られなかった．このことから，利き手と非利すべての方向で利き手と非利き手に有意差があった．また， き手の間では，より多くの身体の関節を含み，大きな動作がさ
Bonferroni の多重比較により Y 軸の結果は X,Z 軸の結果に対し れたとき，左右の手間での協調性に有意差が生じると考えられ有意差があった．Fig.6(a)からわかるように並進方向において る．今後の取組として，得られた結果を基に，両手で IFHD を使Y 軸が最も追従誤差が大きかった．つまり，操作者が意図した 用する場合に左右の手の差を考慮し，協調動作を補償する協調より大きな入力をしてしまう可能性がある．実際の組立作業に 制御モデルを構築する．
おいて，この現象が起こることにより，対象物の破損や操作パ
参考文献
フォーマンスの低下，操作者の不快感などにつながる可能性がある．
[1] I. Jang, H. Niu, E. C. Collins, A. Weightman, J. Carrasco,
一方，回転方向において，Pitch 方向にのみ利き手と非利き
and B. Lennox : “Virtual Kinesthetic Teaching for Bimanual
手の間で有意差があった．この結果は，人体の関節角度の可動Telemanipulation,” 2021 IEEE/SICE Int. Symp. Syst. Integr. SII域に起因していると考えられる．実施した実験では，手首の関2021, pp. 120–125, 2021.
節の可動域と，IFHD を用いた実際の操作に必要な動作角度を考[2] G. Gorjup, A. Dwivedi, N. Elangovan, and M. Liarokapis, “An慮し，目標物体の動作範囲を設定したが，依然として Pitch 方Intuitive, Affordances Oriented Telemanipulation Framework for a
向に手首を動かすことは他の方向に比べて難しかった．そのた
Dual Robot Arm Hand System: On the Execution of Bimanual Tasks,”
め，操作者は Pitch 方向の手首の可動範囲を大きくするために，IEEE Int. Conf. Intell. Robot. Syst., pp. 3611–3616, 2019.
大きく肘を伸ばしたり曲げたり，肩関節を使ったりすることで[3] J. F. Buhl et al., “A dual-arm collaborative robot system
Pitch 方向への入力を調整していた．したがって，利き手と非for the smart factories of the future,” Procedia Manuf., vol. 38,
利き手の有意差が Pitch 方向にのみ生じたのは，他方向の操作
no. 2019, pp. 333–340, 2019．に比べ，身体の関節が Pitch 方向の動作に多く関与し，身体の