左官職人のモーションキャプチャデータを用いた土塗り左官ロボットの開発
Development of Mud Plastering Robot by Using Motion Capture of Plasterer○登尾育海 *1，村本 真 *2，西村 智賢 *3，バルナ ゲルゲイペーター *4，井上Ikumi NOBORIO*1, Makoto MURAMOTO*2, Tomomasa NISHIMURA*3,

智博 *5

BANA Geregely Péter*4 and Tomohiro INOUE*5*1 京都工芸繊維大学大学院建築学専攻 大学院生 学士（工学）Graduate Student, Master's Program of Architecture, Kyoto Institute of Technology, B.Eng.
*2 京都工芸繊維大学デザイン・建築学系 准教授 博士（学術）
Assoc. Prof., Faculty of Design and Architecture, Kyoto Institute of Technology, Ph.D.
*3 竹中工務店大阪本店設計部 修士（工学）Chief, Building Design Dept., Osaka Head Office, Takenaka Corp., M.Eng.
*4 京都工芸繊維大学デザイン主導未来工学センター 特任研究員 博士（工学）Project Researcher, Center for Design-centric Engineering, Kyoto Institute of Technology, Dr.Eng.
*5 京都工芸繊維大学高度技術支援センター 技術専門職員 修士（工学）Chief Technical Officer, Advanced Technology Center, Kyoto Institute of Technology, M.Eng.
キーワード : 土塗り左官；モーションキャプチャ；動作解析；ロボットアーム；ロボット工法
Keywords: Mud plastering; motion capture; motion analysis; robot arm; robot construction.

1. はじめに実験時のロボットアームの鏝の動きと熟練者の鏝の動き

近年，建設業界では熟練者の技能伝承において，以下と比較し，左官ロボットのプロトタイプの問題点を明らの問題が挙げられている ．(1) 暗黙知の理解を必要とし，かにする．さらに，下地を変えた場合の追加実験（実験 2

技能の習得に長い期間を要する．(2) 技能伝承する側とさと呼ぶ）について述べ，ロボットアームによる連続したれる側の意識の差が大きい．(3)OJT による技能継承が整塗り付けが可能となったことを示す．なお，本報告では理されていない．これらの問題によって建設業界では技土塗り動作のうち，縦塗り 2),3) を実験対象とする．

1)

能継承者不足が進んでおり，人手不足に繋がっている．
筆者らは，建設施工における土塗り左官を対象とした

2. 左官動作のモーションキャプチャ 2)

施工の効率化を目指したロボットアームによるロボットロボットアームの制御用データを取得するため，左官工法の開発を進めながら，左官の技能伝承の可能性と技熟練者（左官歴約 35 年）1 名による土塗りの動作のモー能のアーカイブ化を検討している．

ションキャプチャ（Optitrack Motive 2.0.1 と VENUS

上記の検討では，左官の動作分析をモーションキャプ

3DR Ver.5.6 を使用）を行った．

チャによって実施し，そこで得られた左官の動作分析を

この実験で得た鏝面重心 SK の座標とオイラー角を入力経て，左官鏝の軌跡に着目し，ロボットアームの制御にとすることでロボットアーム先端の制御点を定義し，ロ用いた．土塗り左官のモーションキャプチャーの詳細にボットアーム上の鏝を制御する．図 2(a) は左官熟練者については，文献 2) で報告し，鏝の動きは，塗り付け時による土塗り動作 1 回分の SK の座標値の時刻歴，図 2(b)おける鏝面と壁面との距離，鏝面の回転動作が重要であは SK のオイラー角の時刻歴である．

ること，鏝の動きをもたらしている身体の動作は，手首の回転と肘から肩にかけての動きが大きいことなどを示

3. 土塗り左官ロボットのプロトタイプの開発 3)した．その後，文献 3) において，文献 2) のモーションキャ

本研究では Grasshopper(ver1.0.0007)4) 上で，モーショプチャで得た鏝面重心の軌跡を用いたロボットアームのンキャプチャで得たデータを用いた土塗り左官ロボット制御プログラムを構築し，それを用いた土塗り実験を行の制御プログラムを開発した（図 1）．解析した鏝面重心い，土塗り左官ロボットのプロトタイプを発表した．の座標とオイラー角を csv ファイルで出力し Grasshopper

本報告では，はじめに文献 2) と 3) で述べた実験 ( 実験で読み込む．前処理として制御に不要な点を除きロボッ1 と呼ぶ）を概括する．本研究では図 1 に示すソフトウェ

トアーム 5) が動作可能範囲内にあるようにする．次に，アを用いてロボットアームの制御データを作成し，土塗Grasshopper のプラグインである KUKA|prc6) を用いてり実験を実施している．次に，文献 3) で行った土塗りロボットアームの制御プログラムを構築した．結果を src

日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 599-602 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 599-602 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 599 －

よる土塗り実験を複数回実施したところ，図 3 のような

文献 2)

左官職人のモーションキャプチャ

MotiveVENUS3D R

鏝面の動作解析

ちてしまい，塗り重ねるごとに土付きが良くなっていっ

csv ファイル出力

たものの，鏝面に乗せた土を余りなく塗りつけられたの

文献 3)

Rhinoceros6

結果となった．1 回の塗りでは壁面に塗られる前に滑り落は 7 回目の塗りであった．

1 回で土が付かない原因は，以下の可能性が考えられた．

制御プログラムの構築

Grasshopper・ ロボットアーム上での鏝面の動作が，熟練者のものと動作シミュレーション違っている．

KUKA|prc

・ 壁面の固定が弱く，鏝圧に負けてしまっている．

src ファイルをUSB で渡す

図1

・ 使用した鏝がステンレス製で，土離れが職人と異なる．

4.3. 鏝面の軌跡の比較研究のフロー

座標 X [mm]
座標 Y [mm]
座標 Z [mm]オイラー角[°]

座標 [mm]てしまっている．

土塗り実験 （ 実験 1，実験2）

KR22R1610

800

・ 壁面にベニヤ板を使用したため摩擦が弱く，土が滑っロボットアームを使用した

KUKA ロボットコントローラー

600
400200

ここで，左官熟練者とロボットアームのモーションキャ

オイラー角 X [°]オイラー角 Y [°]オイラー角 Z [°]200

プチャの結果をもとに，土塗り時の鏝面の軌跡を比較し，左官ロボットのプロトタイプの評価を行う．

150
1004.3.1 鏝面重心の軌跡の比較

5000

図 4 は熟練者とロボットアームの土塗り時における鏝-200-50

面重心の軌跡を表したものである．図 4(a) は壁面と水平-400-600-150-800
4567方向における鏝面重心の軌跡を表しており，これを見る-100

鏝面が壁面に近づいている X > 0 の部分をロボッ
トの制御に使用する
8と，熟練者（青破線）とロボットアーム（赤線）の軌跡-2004567時間[s](a) 座標(b) オイラー角
図 2 左官熟練者による縦塗り 1 回分の取得データ 2)

8時間[s]の概形はほぼ一致している．ロボットアーム上での鏝面の YZ 面の軌跡は左官熟練者の動きを再現している．
図 4(b) は壁面と垂直方向における鏝面重心の軌跡を表ファイルで書き出し，USB メモリを経由してロボットアーしており，図上で左へ行くほど壁面との距離が近くなる．

ムのコントローラに読み込むことで実機を制御する．最

縦塗りでは下から上に向かって鏝を動かすため，図より後に，ロボットアームによる縦塗りのシミュレーション

熟練者とロボットアームはどちらも，塗り始めから徐々を KUKA|prc を用いて Rhinoceros 上で行い，実機を動に鏝を壁面に押し付けている．ところが，ロボットアーかす前にエラーの有無を確認した．

ムは，塗り初めは鏝面と壁面の間に土が挟まるため，反7)

発力で X 方向の軌跡が少し異なる．ロボットアームは熟4. ロボットアームを使用した土塗り実験（実験 1）

練者のような動作速度を出すことが出来ないため，壁土4.1. 実験の概要による押し戻し動作がここに表れている．

左官熟練者が行う単純な縦塗り動作 1 回分のデータを4.3.2 鏝の回転角の比較用いて制御プログラムを構築し，ロボットアームによる

図 5 のように鏝面上に鏝軸の直線 AB とその直交軸で土塗り実験（実験 1）を行った．また，実験時には熟練者ある直線 CD を定義し，Z 軸との間の回転角を YZ 平面とによる土塗り時と同様に鏝面に反射マーカーを取り付け，XZ 平面に投影した角度を用いて，熟練者とロボットアーモーションキャプチャを行った．

ムの土塗り時における鏝の回転角を比較する．回転角は4.2. 実験の結果反時計回りを正とする．

前章で構築したプログラムを用いてロボットアームに熟練者とロボットアームの θyz と θxz の時刻歴を図 5 に

ZXY

1 回目

2 回目

3 回目

4 回目5 回目

6 回目

7 回目

図 3 ロボットアームによる土塗り実験（実験 1）後の壁土の状態

報告 H128－ 600 －熟練者
ロボットアーム

DABCZZθxzZAZθyzDBCYYX

図 5 鏝面上に定めた直線と座標軸の平面投影角の定義

Y-Z平面投影2点角度θyz[ ](a) YZ 平面(b) XZ 平面
図 4 土塗り時の鏝面重心の座標
120

5

X

熟練者による土塗りの時間[s]6710080

図760402035

熟練者
ロボットアーム
404550556065
ロボットアームによる土塗りの時間[s]X-Z平面投影2点角度θxz[ ](a) 鏝軸の回転角
8056

土塗り左官ロボットの実験（実験 2）の様子

熟練者による土塗りの時間[s]7604020035404550556065
ロボットアームによる土塗りの時間[s](b) 鏝軸に対して直交軸の回転角
図 6 鏝軸の平面投影角の変化

図 8 土塗り実験（実験 2）の 1 回塗りの様子示す．横軸は計測を開始してからの時間を表しており，から半焼き仕上げの鏝に変更した．最後に，下地壁面の鏝が壁面に近づいてから離れるまでをプロットしている．

位置が変更されたため，モーションキャプチャで計測し

図 6(a) より，熟練者とロボットアームは共に塗り初めた値を用いてロボットアーム制御の為の原点を調整した．

は鏝先が横を向いており，塗り終わりに向けて鏝先を滑

5.2. 実験の手順

らかに上に向けている．図 6(b) より，両者ともに塗り初左官職人に倣って壁面にブラシで適度に水掛けし，実めは鏝面と壁面がほぼ垂直で，塗り終わりに向けて徐々験 1 より摩擦が多い壁面での土付きを調べる．1 回塗りのに水平に近づく．これは，土を乗せた状態で上を向いて後，同じ動作を水平方向に連続させて塗る実験を行った．

いる鏝面を徐々に壁面に押し付けていることを表す．

鏝に乗せる壁土は，1 回につき約 500g となるようにした．

これらより，ロボットアームは，熟練者とほぼ同じ鏝

5.3. 実験の結果の軌跡を実現している．しかし，KUKA|prc では加速度

土壁を下地としたロボットアームによる土塗り直後の制御をできず，速度一定でロボットアームが動作するた様子を図 8 に示す．1 回の塗りで，図 3 の 7 回目より土付め，時間軸を含めると熟練者と同じとはならない．ロボッ

きが大幅に改善していることがわかる．

トアームにも速度限界があり，1 回の塗りに熟練者よりも熟練者は，合板のようにすべりがある下地では鏝圧を時間がかかる．以上の問題点を次章の実験 2 で改善する．

変えて仕上げることができるが，ロボットアームの座標のみの制御では，下地を工夫し，壁面の固定度を上げる

5. 土塗り下地による土塗り実験（実験 2）
5.1. 実験の準備ことが必要である．
次に，図 9 のように同じ動作を Y 方向に -140 mm ずつ

土付きの改善のため，下地を文献 3) で熟練者が仕上げ3 回移動させる制御プログラムを作り，4 回連続で土塗りた土壁を下地として追加実験を実施した．また，下地はを試みる．なお，人のように両手で土の補充ができない固定度を上げるため鋼製台座に固定し，図 7 のような配ため，1 回の塗りが終わるごとに初期位値に戻り鏝面を上置とした．さらに，ロボットアームの鏝をステンレス製に向けて静止する動作を作り，人の手で土を補充する．

報告 H128－ 601 －

140

600

140140

制御方法が切り替わる点

Z軸方向[mm]

Z軸方向[mm]

800

X2000Y
図 9 4 回連続で行う土塗り動作のシミュレーション

壁面

600

制御方法が切り替わる点

400

400Z

800

1回目 2回目 3回目 4回目

0-200-400-600-800
Y軸方向[mm]

1〜4回目

200

XZ平面でみると，4回の動作は重なっている．
0500-50-100-150-200X軸方向[mm](a) 下地壁面と水平な面（YZ 平面） (b) 下地壁面と垂直な面（XZ 平面）
図 11 4 回連続で行った土塗り時の鏝面重心 SK の軌跡

難ではあるものの，左官動作をロボットアームによって実現できる．いまのところ，鏝圧等による制御もないため，ロボットアームの場合の下地は土付きがよいものが望ましい．本報告では中塗り土で仕上げた下地を使用した．
さらに，別途作成した土補充の動作と組み合わせることで，連続的に土塗り作業が実現できることを確認した．
この繰り返し回数をさらに増やすことで，ロボットが図 10 4 回連続で行った土塗り後の壁土の状態

図 10 は実験直後の壁面の様子である．図 8 の動作を 4回連続して行い，壁面の広範囲に土を塗りつけることができている．ここでは，下地壁面上で一回前に塗った土と少し重なるように動作を計画したため，隙間なく塗りつけられた．また，塗りが重なる部分は，直前に塗った壁面がシミュレーションよりも手前にあるが，問題なく塗りつけることができた．

4 回連続で行った土塗り時の鏝面重心 SK の軌跡を図 11に示す．図 11(a) は YZ 平面上の軌跡で，壁面上を鏝がどのように移動したかを表しており，ロボットアームが同じ動作を Y 軸方向に移動して 4 回繰り返していることがわかる．図中の動作が直線になる点は，モーションキャプチャデータから構築した土塗り動作と，Grasshopper上で定義した土補充動作の切り替わり点である．
図 11(b) は XZ 平面の軌跡を表しており，鏝面と壁面の距離の関係を表している．図 11(b) を見ると，4 回分の土塗動作時における鏝面と壁面の距離の関係がほぼ一致しており，塗り付け範囲の多少の重なりがあっても，壁土のような柔らかい材料であればロボットアームの制御に影響しないことがわかる．

6. おわりに土塗りの左官を対象に，ロボットアームを用いたロボット工法を開発した．ロボットの動作は，左官職人の動作をモーションキャプチャーによって取得し，そこから抽出した基本動作によって鏝の座標を制御した．
この手法では壁面状態に応じたリアルタイム制御は困報告 H128

粗い塗り付けを行い，それを人間が均して仕上げるといった分担作業の可能性も考えられる．
今後，左官ロボットを壁面状態に応じてリアルタイムに自動制御することが求められ，壁面状態の把握手法の開発と鏝圧による制御などの実装が必要である．
謝辞
本研究は京都工芸繊維大学と（株）竹中工務店の共同研究であり，本研究のモーションキャプチャーは井筒屋佐藤の職人の方々にお世話になりました．壁土材料も井筒屋佐藤に手配頂きました．また，モーションキャプチャシステムについてノビテックの高橋隆宜氏に技術的な支援をいただきました．ここに記してお礼申し上げます．
［参考文献］
1) PTU 技能科学研究会 , 原 圭吾編著 : 技能化学によるものづくり現場の技能・技術伝承 , 日科技連 , 20192) 登尾育海 , 村本 真 , 西村智賢 : 左官ロボット開発のための土塗り左官の動作解析 , 日本建築学会近畿支部研究報告集・構造系 , 第 61 号 , pp.1-4, 2021. 63) 登尾育海 , 村本 真 , 西村智賢 , 井上智博 : 土塗り左官ロボットのプロトタイプの開発 , 日本建築学会大会学術講演梗概集 , 情報システム , pp.105-106, 2021. 94) Grasshopper: https://www.grasshopper3d.com/,（2021.3.4参照）
5) KUKA Download Center: KR 22 R1610-2 仕様書 , https://www.kuka.com/-/media/kukadownloads/imported/6b77ee
cacfe542d3b736af377562ecaa/0000321011_ja.pdf?rev=e4fb
bc1bbb544ada9852942d3262d6a0&hash=FDD43338643170
FA3C89DBC1E2214594,（2021.1.15 参照）
6) KUKA|prc: https://www.robotsinarchitecture.org/kukaprc,（2021.3.22 参照）
7) Rhinoceros: https://www.rhino3d.co.jp/,（2021.3.22 参照）－ 602 －