ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

１．研究目的近年、産業用ではなく、一般家庭や医療現場など、人間活動に近い様々な現場や分野において、ロボット活用が求められている。例えば、高齢者の介護や、QOL向上のための家事手伝い、手術などである。これらの場面で求められるタスクのほとんどに、手によって物を掴み動かすという動作が含まれる。このため、ロボ渡辺 哲陽 (Tetsuyou WATANABE, Dr. Eng.)ットハンド性能向上が、ロボット活用実現のためには金沢大学理工研究域機械工学系准教授必須と考えることができる。

(School of Mechanical Engineering College of Science andEngineering, Associate Professor, Kanazawa University)
IEEE 日本機械学会 日本ロボット学会 日本生体医工学会 会員

ロボットハンドにより物体を操作する場合、二通りの捉え方がある。一つはロボットハンドと対象物全て受賞：2010 年 4 月 日本機械学会奨励賞（研究） 2008 年 9 月日本を一つのシステムと考える捉え方で、もう一つは、ロロボット学会研究奨励賞 2005 年 3 月 MAGDA 優秀講演論文賞

ボットハンドの指一つ一つならびに対象物を別個のシ研究専門分野：ロボットハンド 歩行解析の医療応用 医療ロボット

ステムとして扱う捉え方である。一般には、前者の捉

マイクロマニピュレーション等え方で捉えられる。指の協調動作が必要であるからである。例えば、協調することで、物体の重量を支えたり、物体を移動したりする（図１）。このため、一つ一つの指、対象物に着目するのではなく、全体としてシステムを考えることで、物体把持・操りを実現してきた。
この手法は、一つ一つの指、対象物に関する正確な情報が分かっていることを前提としている。このため、対象物の形状や重さが、期待通りのものでないと、対象物を掴めないことがある。極端な場合では、ロボットが暴走することもある。言い換えれば、このようなあらまし

本研究では、「物体把持・操作は物体とロボ方策は、人間生活の場ではたらくロボットには相応しットの間の相互作用の結果である」という観点のもとくないと言える。では、どのような方策がよいのであで、物体把持・操作を生成する手法の開発に取り組ん

ろうか？システムのもう一つの捉え方に着目する。各だ。ロボットの各指と物体を別々のシステムととらえ指、対象物を別々のシステムと考える捉え方である。

ることで、対象物が期待通りの物性や形状でなくても、この場合、各指は別々に動作するため、対象物が変形

また、目的通りに動作できず失敗したとしても、ロボしたり、物性が急に変わったりしても、暴走することット自身は暴走しない安全なシステムを構築する。まなく動作させることが可能である。仮に物体操作に失た、相互作用を考慮に入れることで、対象物の物性や敗したとしても、ロボットが暴走することはない。し形状が未知であっても、動作中に物性や形状が変化しかし、協調を行わないなら、どのような方策で、物体たとしても、それに対応する手法を確立する。この方把持・操作を実現したらよいのか？という疑問が生じ

式を適用する一例として物体を望みの形状に変形させる。本研究では、各指と物体との間の相互作用の結果る整形動作を採り上げ、その実現に取り組んだ。初めとして物体把持や操作を実現できると考える。この考は失敗を繰り返しながら、対象物との相互作用の結果えに基づいた物体把持・操作のための動作生成実現を得られる情報をもとに、徐々に動作を改善し、次第に目的とする。

失敗の少ない、目的に合致した動作を生成できるようになる手法を確立する。

より具体的には、特性と形状が未知の柔軟物体を望みの形状に加工（以降整形と呼ぶ）する技能に着目し、
1

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

重力バラ ン ス力

重力バラ ン ス力＋移動のための力

重力重力
図１

協調作業

これをロボットハンドにて実現することを目的とする。

記事(1)がある。近年、人間生活の近くでのロボット活

整形動作では、物体操作に伴い、形状変形、物性（弾用が求められるようになってきており、ヒューマノイ性や粘性などの）変形が起こる。このため、動的に変ド型ロボットの手先効果器として、ロボットハンドの化する対象を扱う必要がある。ロボットは、一般に言重要性が高まっている(2)。最近では把持のプランニンって、既知環境下において同じ動作を精密に繰り返すグを行うシミュレータも数多く編み出されており、ことは得意であるが、環境や対象がダイナミックに変graspit(4) や openrave(5) がその代表例である。2010 年

化することに対処するのは不得意である。このため現の International Conference on Intelligent Robots

状では、既知環境下の既知対象物を扱う研究(1),(2) が大and Systems で は 、 Grasp Planning and Task

半を占めている。既知対象物を完璧に扱うことも必要

Learning by Imitation というワークショップが開かであるが、動的に変化する対象を扱うことができるよれている。生活の場で、ロボットハンドにより物体把うにすることも、性能向上には必須である。動的に変持を行う方策として主にとられている方法は以下の通化する対象の場合、“予定通り”にいかないケースが数りである。

多く存在する。この想定外に対処するためには、前述

１．カメラ（及びレーザレンジファインダなど）でロのとおり、相互作用の結果として物体操作を生成する手法が有効である。このことを鑑みて、本研究では、整形動作の実現を目標とする。この後の構成を以下に示す。まず、研究背景において現在までのロボットハンド研究についてその概要について述べる。その後、ロボットの各指と対象物を別々に扱うための行動生成

ボット周辺の情報ならびに把持対象物の情報を得る。
２．得た情報をもとに、把持対象物の形状モデルを作成する。
３．把持対象物の形状モデルをもとに、どこで物体を持てばよいかの計画を行う。
４．計画に基づき、把持実現のためのロボットアームモジュールについて述べる。この行動生成モジュールの軌道を生成する。

は今回対象とする整形動作以外にも適用可能であるこ

１では、カメラ他により、把持対象物の 3 次元情報とを追記しておく。その後、対象とするシステムと目を得るが、通常、点の集まりのようなデータとなるた

標行動、実現のための方法論、結果について述べる。

め、これを線や面などで表現した対象物モデルを獲得する必要がある。このため、２において形状モデル作２．研究背景成の手順が必要となる。ただし、複雑な形状の対象物

ロボットハンドによる物体把持・操りの研究の理論は取扱いが難しいため、バウンディングボックスで近的枠組みは、吉川の把持と操りの基礎論(3) に詳しい。

似する、取り扱いやすい形状の集合体として対象物をまた、2000 年以前の研究に関しては、Bicchi の解説表現するなどの工夫がなされている。得られた対象物
2

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

形状をもとに、物体把持計画問題を３にて解く。得ら

れば、ロボットは静止し、目標状態に近づけない分だ

れるのは実際に把持をするための把持姿勢や把持位置け、物体に力を及ぼすこととなる。この力の分を考慮である。その把持位置・姿勢にロボットハンドを実際した“位置の目標値” を下位層に送る。物体と接触しなに（周辺にあるテーブルの角などにぶつからないようい場合には、送られた通りの“位置の目標値” を実現すに）移動させるための計画を４にて行う。以上が概略る動作が生成される。物体に力を作用させるための力である。現状では、ロボット以外は何も動かないこと制御の場合とは違い、不安定になったり暴走したりすを前提としており、動的に変化する対象に対する対処ることは起こらない。なお、実現される動作は、上位はなされていない。 把持・操作に必要な接触力に関す層にとっては目標通りであるが、下位層にとっては目る議論はほとんどなされていない。また、上記は、ロ標通りとは限らない。
以上のような階層構造に基づき、ボット、対象物を含めたシステムを一つととらえて考物体操り動作を生成する。

えており、“予定通り” にいかないことが無いことが前提となっている。

３．２ 対象とするシステムと目標行動
図３に対象とするシステムを示す。ロボットは、物

３．ロボットハンドによる物体整形

体を整形するための 2 軸ロボット２台と、整形の際、３．１ 行動生成モジュール

物体を押さえるためのロボット、合計３台のロボット

図２のような階層構造からなるアーキテクチャを作から構成される。整形用ロボットの手先には 3 軸の力成する。上位層では、“ 望みの相互作用” の実現を目指センサが取り付けられ、物体に加える力を計測できるし、下位層のセンサモジュールからのセンサ情報をもようになっている。また、各軸にはエンコーダが配備とに、目標値情報を下位層の各指の制御モジュールにされ、各軸の角度を計測できるようになっている。一送る。各指の制御モジュールでは、指令に基づいて“目方で、カメラにて対象物形状やロボット手先位置を計標状態に移行しようとする動作 ”を生成する。センサ測する。以上の力、角度、位置や形状などの計測情報モジュールでは実際の動作における各指や対象物の情を行動計画モジュールに送る。行動計画モジュールで報を得るためのセンサ群（カメラ、力センサ、エンコ計画されたロボットの目標位置をロボットに対して送ーダ）からの情報を得る。今、一例として、物体に対る。ロボットはそれに基づいて、各軸に配備されたモして指から力を作用させることを、目標動作として考ータに指令を送ることでロボットを動作させる仕組み

える。このプランニングは、上位層にて行う。上位層である。

では、この目標動作を実現するための“位置の目標値 ”

このシステムをもとに、図４に示すように、ロボッを各指センサモジュールに対して送る。物体と接触す

トの目の前に置かれた任意形状で、物性値が未知の対

上位レベル
行動計画モジュール
目標位置下位レベル

制御モジュール

センサ情報
センサモジュール

図２ 行動生成モジュールの階層構造

3

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

カメ ラ

I EEE1 3 9 4

D /A
コ ン バータ

モ ータ
ド ライバ

モ ータ

エ ン コ ーダ

カ ウン タボード

力覚セン サA/D コ ン バータ

コ ン ピ ュ ータ

ロ ボッ ト ハン ド

図３

対象となる実験システム

初期形状
図４

目標形状整形対象となる柔軟対象物とその目標形状象物を望み（今回はひし形）の形状に整形する行動を

究では、対象物体との相互作用を繰り返すことで、物実現することを目的とする。目標形状は凸多面体とし、体の様々な情報を得ながら“より良い” 動作の生成を次その大きさ（面積あるいは体積）の差異は考慮しない。

第に生成できるようにし、これを繰り返すことで最終大きい対象物が与えられれば、それに応じた大きな面的に目的行動を実現することを目的とする。これによ積あるいは体積を持つ形状が目標となる。

り、対象物の形状や物性値が未知であっても行動を実ここで言う行動とは、一つの動作ではなく複数の動作から構成される一連の動作のことを意味する。本研

現することが可能となる。
この目的行動実現のため、解決しなければならない4

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions事項を以下にあげる。

目標形状と実際の形状の差異から整形すべき量を決定１．目標形状と実際の物体形状を比較する手法する。この整形量に基づいた動作指令（位置の目標値）

２．整形部位を決定する方法をロボットに対して送る。ロボットの方では、送られ３．整形動作の生成た動作指令（位置の目標値）に従って動作を生成する。

４．物体物性値の推定以上を繰り返すことによって物体を望みの形状に変形

５．個々の失敗動作を許容できるシステムする。以下では、各項目についてより詳細に述べる。

以下では、まず行動を実現するための全体アーキテクチャについて述べ、次いで上述の解決すべき課題に３．４ 目標形状と実際形状の比較ついて述べる。

動作を生成するべきかどうかを判断するための基本となる手順である。図６に示すような対象物の領域が３．３ 行動生成アーキテクチャ

１で、それ以外は０の画像情報を用いて判断する。本

図５に整形行動実現のための動作生成手順を示す。

研究では、対象物の体積あるいは面積は気にしないのカメラからの情報をもとに対象物形状データを行動計で、輪郭に着目する。目標形状は凸多面体ゆえ、輪郭画モジュールに送る。行動計画モジュールでは、このは線分の組合せで表現される。図７に示すように、各情報をもとに、目標形状と実際の形状を比較する。目

線分に関して、線分自身は１で線分の法線方向に対し標形状に十分に近ければ、行動終了の判定を下す。そて線分から離れるにつれ値が小さくなるように線分うでなければ、物体を目標形状に近づけるための整形（輪郭）を表現する。全ての線分を足し合わせること動作を生成する。整形動作は、主に二要素に分けるこにより、輪郭情報を作成する。線分が重なる角では、とができる。整形開始位置にロボットを移動させる動輪郭情報が大きな大きさを持つことになるが、角が形作と、物体の形状を実際に変形する動作である。行動状にとって重要であるゆえ、正規化などの処理は行わ

計画モジュールでは、センサモジュールからの情報をない。得られた輪郭情報は図８に示すようなものとなもとに対象物の目標形状と実際の形状を比べ、整形する。なお、目標形状の大きさ（面積）は実際の対象物べき場所を特定する。次いで、その場所に移動するた形状に合わせて変化させて計算を行う。

めの動作指令を、ロボットに対して送る。その一方で、行動計画モジュール

対象物形状情報

目標形状
目標形状になっているか？

Yes

センサモジュール

終了

センサ情報

No

整形位置計画移動のための命令

制御モジュール

整形動作計画
整形動作のための命令

図５

整形行動実現のための動作生成手順

5

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

000000000000000000000001111100001111111001111111
10011111111001111111100111111110011111111000111111100011111100000011000000000000000000000000

図６ ２値化した対象物情報

輪郭図７00.5

10.5

000.5

10.5

0

00.5

10.5

000.5

10.5

0

線分の輪郭表現（輪郭の一部を抜粋）

32.5
21.5
10.5

図８

121127

109

115

97103

85

91

7379

6167

4955

37

43

1
7
13
1925
31

0

目標形状の輪郭情報

6

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

目標形状と実際の対象物形状、両方の輪郭情報（画と実際の形状が最も異なる場所を特定し、そこを整形像）を構築する。その上で、両者の（画像）積をとる。

箇所とする、ヒューリスティックな方法をとる。先に得られた（各ピクセルの）積の総和を計算し、これを述べた対象物領域が１で他が０という画像情報を用い類似度として定義する（図９）。類似度が類似しているる。図１１に示すように、目標形状に関する画像情報とほど高くなり、類似していなければ低くなる。類似度

実際の対象物形状に関する画像情報の差を計算する。に応じた対象物の形状を図１０に示す。

差が生じる場所のうち、目標形状の輪郭からみて、最も遠い場所（輪郭を構成する線分の法線方向に関して差（ 1 - 0 = 1 ）が生じるエリア（距離）が最も大きい

３．５ 整形部位の決定
目標形状と比較後、整形が必要と判断されると、次（長い）場所）を特定する。これを整形部位とする。に整形すべきエリアを決定する必要が出てくる。ロボ

実際の作業では、この整形部位を通り、対応する輪郭ットの手先は、対象物に比べて小さいため、一度に対（を構成する線分）の法線方向を向いた直線を考え、象物を整形することはできない。ここでは、目標形状

これを整形方向と呼ぶ（図１２）。整形動作においては、

0 0.5 1 0.5 0
0 0.5 1 0.5 0内外
0 0.5 1 0.5 00 0.5 1 0.5 00 0.5 1 0.5 00.5 1 0.5 0 0
外内
0.5 1 0.5 0 00 0.5 1 0.5 0

目標形状

実際の対象物形状

図９350pt全ての積の総和

類似度の定義630pt

図１０ 類似度に応じた対象物形状

7ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

整形部位
輪郭の差の最大

目標形状幅
整形部位
1 1 1 1 1 1 10 0 0 0 0
1 1 1 1 1 1 10 10 0 0 0
1 1 1 1 1 1 10 10 10 0 0
1 1 1 1 1 1 10 10 10 0 0
1 1 1 1 1 1 10 10 0 0 0
1 1 1 1 1 1 10 01 0 0 0

対象物

拡大図

目標形状の輪郭

図１１

整形部位の特定

整形開始位置
整形部位
対象物

整形方向

指先

θ

Robot Finger

図１２ 整形部位，整形開始位置と整形方向

この整形方向にロボットを動かすことで、整形動作を３．６ 整形動作の生成実現する。このため、整形位置から整形方向に一定距

柔軟物体は、粘弾性物体、塑性物体、レオロジー物離離れた場所（整形開始位置）にロボットの指先を移体の 3 種類に大きく分類することが出来る。粘弾性物動させる。移動の際、ロボットの姿勢によっては対象体は外力が作用すると変形するが、解放すると完全に物自身が障害物となってしまう場合がある。このため、初期形状に復元する。塑性物体は外力を解放しても外ロボットの姿勢を初期値、整形開始位置を目標位置、力を受けていた状態のまま形状が維持される。レオロ

対象物などを障害物とした上で、軌道計画を行うこと

ジー物体は、図１３に示すように外力を解放すると、で、対象物他の障害物を避けながら整形開始位置にロ一部は変形が復元するが、一部は変形したままになる。

ボット指先を移動させる。

東森らは粘弾/塑性変形分離に着目し、レオロジー物
8

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

体を 4 要素モデル（弾性×2、粘性×2）にモデル化す

粘性要素 c2 で構成される粘弾性要素における変位、x3ることによって、レオロジー物体の塑性変形量をアクを弾性要素 k2 における変位とする。
今、図 1４のモデルに接触力 f が作用したと考えるティブに管理する手法について提案している(7)。本研
究でもこの手法を用いる。整形対象物体を図１４に示と次の式が成立する

す 4 要素モデルでモデル化し、塑性変形量を推定する。

(1)

図１４において、f は対象物との接触力、k1、k2 および(2)c1、c2 はそれぞれ図中の第 1、第 2 弾性要素および第 1、(3)

第 2 粘性要素の弾性係数、粘性係数である。また x1を粘性要素 c1 における変位、x2 を弾性要素 k1 およびここでそれぞれの要素の変位を分離して考えると、ロボットハンド

柔軟物体

押し込み量

復元量

図１３

レオロジー物体の挙動

ｆ

図１４

４要素モデル

9ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

粘弾性要素および弾性要素は接触力が作用しているには、１）失敗時にシステムが破たんしない、２）同間は変形を起こし、接触力を解放すると徐々に変位がじ目的の動作を再度行うことができる、３）失敗によ

復元し、時刻 t=∞で変位が完全に復元する。一方、粘って変化した状況に対応できる、４）失敗の原因を推性要素は接触力を解放しても解放時の変位が維持さ測できる、ことが必要である。本研究では、これをロれる。塑性変形量を Xp とすると、Xp は次の式のように表ボットに適用することを考えた。まず、１）に関してせる。

であるが、何があってもロボットが暴走しないように、ロボットの各指を別々のシステムととらえ、それぞれに対して安定になるような制御を構築した。制御法そ(4)のものは固定し、変化させるのは目標値のみとした。
この場合、ロボットが暴走する危険があるのは、目標

この式より整形時の接触力 f( ) および粘性係数 c1値と実際の値の差が大きい時である。そこで、目標値より塑性変形量が分かり、目標の形状幅に整形すること実際の値の差に上限を設けた。つまり、差が上限をとができる。実際の整形作業においては、粘性係数超えるときは、目標値を変更して差がその上限になる

c1 を与えながら、接触力 f を力センサで計測することようにした。これにより、各ロボットの安定性を保つで、塑性変形量 Xp を推定する。Xp が望みの整形量にことができる。なお、ロボットが何かに接触し、停止なった時点で整形動作を終了する。ここで問題となるした場合、その停止状態における目標値と現在値の差のが、粘性係数 c1 である。この値が正確に分かっての分だけ接触した物体に対して力を作用させることといれば正確な整形動作が実現できる。実際にはそれはなる。本研究ではこの手法を使うことで、ロボットか難しい。本研究では、初め、適当な数値を割り当てる。

ら対象物に対して力を作用させた。これにより、接触、整形作業の後で、変形量を計測し、その整形作業にお非接触の区別なくロボットを安定に動作させることがける粘性係数 c1 を推定する。過去の整形作業におけできる。一般には、作用させたい力に対応する関節トる粘性係数 c1 の重みつき平均を計算し、その値を次ルクをロボットで発生させることで指先の力を発生さの整形作業における粘性係数 c1 として用いる。これせる手法がとられることに注意されたい。
「２）同じ目により、整形作業を繰り返すにつれ、より正確な整形的の動作を再度行うことができる」に関しては、本手動作を実現できる。また、対象物の物性は変化する可法は動作を繰り返す行動を生成することで対応してい能性もある。古い作業におけるデータをあまり参考にる。
「３）失敗によって変化した状況に対応できる」にせず、近い過去のデータをより大きく信用するように関しては、動作を繰り返し生成する際、“その時の”対（平均を算出するときの）重みを設定して、整形作業象物の状態（形状）に応じて動作を生成する。これにに使用する粘性係数 c1 を算出することで、この変化より、例え、失敗などにより対象物が予測通りでないにも対応することができる。ロボットの動作に関して形状になっていたとしても動作を生成できる。
「４）失は、先に述べた整形開始位置から整形方向に向かって敗の原因を推測できる」についてであるが、本対象の十分遠距離の点を目標点として、整形開始位置からそ場合、主な失敗は、整形の失敗とロボット移動時の対の目標点に向かうような動作を生成する（図１２）。

象物との接触、と考えられる。前者は、望みの整形量

この動作を実行する際、力センサの値を注視する。力を得られなかったという失敗である。整形を正確に行センサの値をもとに、塑性変形量 Xp が望みの整形量

うための粘性要素 c1 の推定精度が問題の一因である。になった時点で整形動作を停止し、もとの整形開始位繰り返し動作を行い、推定精度を上げることで、整形置に戻る動作を生成する。の失敗を徐々に減らすことができる。もう一つのロボット移動時の対象物との接触であるが、この結果、物３．７ 個々の失敗動作を許容できるシステム
失敗してもそれをリカバリーできるようにするため体が変形することもあり得る。この場合、後に続く整形動作も上手くいかない可能性が高い。整形動作をス10

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

キップし、動作をやり直すこと、また、障害物回避の４．まとめと将来展望ための軌道計画を、障害物の大きさを仮想的に大きく

本研究では、「物体把持・操作は物体とロボットの間しながら、やり直すことで、対象物に接触する可能性の相互作用の結果である」という観点のもとで、物体を下げることができる。

把持・操作を生成する手法の開発に取り組んだ。ロボットの各指と物体を別々のシステムととらえることで、

３．８ 実験例

対象物が期待通りの物性や形状でなくても、また、目先に示した実験装置を用いて、実際に柔軟物体をロ的通りに動作できず失敗したとしても、ロボット自身ボットハンドで整形した結果について述べる。対象物は暴走しない安全なシステムを構築できる。また、相はホウ砂と洗濯のりを用いて自作したものである。初互作用を考慮に入れることで、対象物の物性や形状が期状態において、任意形状をとる対象物を合計２０回整未知であっても、動作中に物性や形状が変化したとし形したときの整形結果の様子を図１５に示す。初めは対ても、それに対応することができる。この方式を適用

象物の物性値が分からないため、失敗動作を繰り返すする一例として物体を望みの形状に変形させる整形動ことになる。このため、５回整形終了後の類似度は初作を採り上げ、その実現に取り組んだ。初めは失敗を期状態より下がっている。この後、対象物の物性値が繰り返しながら、対象物との相互作用の結果得られるおよそ分かってくるため、整形が上手くいき、徐々に情報をもとに、徐々に動作を改善し、次第に失敗の少類似度が上がっていくことが分かる。失敗をある程度ない、目的に合致した動作を生成できるようになる手繰り返しながらも、対象物との相互作用を繰り返して法を確立することが出来た。

一種の学習を行うことにより、目的に合致した行動がも適用できる(8)。ここでは割愛させていただいたが、徐々に生まれていく様子が分かる。

初期状態
類似度：421(pt)

本手法は、整形動作だけでなく、通常の物体把持に整形5回後
類似度：394(pt)

整形10回後類似度：507(pt)
目標形状
整形開始位置
整形位置

整形15回後類似度：613(pt)

整形20回後類似度：654(pt)

図１５

整形の様子

11

ロボットと物体との相互作用に基づく物体整形のための動作生成
Motion generation for object shaping based on robot-object interactions

望み通りの把持位置で把持できなくても、そのずれがZeghloul, and J. Zhang, Grasp Planning and

一定の範囲内であれば安定把持が可能な手法も開発しTask Learning by Imitation, Workshops ofている。この問題においても、ロボットハンドの各指2010 IEEE/RSJ International Conference on

を別々のシステムととらえることで、万が一把持が出Intelligent Robots and Systems, (2010).

来なくても暴走はしないシステムを構築している。

(7) 東森 充、吉本佳世、金子 真、粘弾/塑性変形分離

今回は整形動作という具体例を通して、本手法の実に着目したレオロジー物体のアクティブシェイ現を求めた。下位層（ロボット制御ならびにセンサ情

ピング、計測自動制御学会論文集、Vol.43, No.3,

報獲得）に関しては、上位層からの命令をもとに安全・

pp.1-8, (2009).

安心に動作し、得られたセンサ情報を上位層に渡すと(8) P. Fungtammasan, and T. Watanabe, Grasp

いう役割を担うものとして、基本的な枠組みを定める

input optimization taking contact position

ことが出来た。しかしながら、上位層に関しては、統uncertainty into consideration, Submitted to一的な枠組みを定めることはできなかった。多くの具RoBio, (2011).

体例を実際に実現することを通じて、今後、統一論的な枠組みを定めることができればと考えている。
参考文献(1) A. Bicchi, Hands for Dexterous Manipulation
andRobust

Grasping:

aDifficult

Road

Towards Simplicity IEEE Transactions onRobotics and Automation, Vol.16, No. 6,
pp.652-662, (2000).
(2) C.C. Kemp,A. Edsinger, and E. Torres-Jara,
Challenges for Robot Manipulation in Human
Environments, IEEE Robotics and Automation

Magazine, Vol.14, No. 1, pp.20-29, (2007).
(3) 吉川恒夫、把持と操りの基礎論、日本ロボット学会
誌 、１．受動拘束と能動拘束、Vol.13、No.7、pp.950-957、1995, 2．指先力、Vol.14, No.1, pp.48-54,
1996, 3．制御、Vol.14, No.4, pp.505-511, (1996).
(4) A. Miller and P. Allen, Graspit!: A versatile
simulator for grasp analysis, ASME Int.

Mechanical Engineeri, (2000).
(5) R. Diankov, Automated Construction of Robotic
Manipulation

Programs,

Carnegie

MellonUniversity, Robotics Institute, Available fromhttp://www.programmingvision.com/rosen_diankov_thesis.pdf,2010 ( openrave: available from http://openrave.programmingvision.com/en/main/index.
html # )(6) J. Dias, A. Sahbani, L. D. Seneviratne, S.

この研究は、平成１８年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、平成１９年度～２１年度に実施されたものです。
12