日本ロボット学会誌

No. 4, pp.1〜6, 2013

Vol. 311

解 説

マニピュレーション研究
把持計画を中心とした研究動向
Manipulation Research
Trends of Research Related to Grasp Planning原Kensuke Harada∗

∗

田

研

介∗

∗

(独) 産業技術総合研究所

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

1. は じ め にロボットハンドで対象物を把持し, その対象物を操ることは, ロボット工学の基礎的な研究課題の一つであり, 従来から研究が行われている. ここで, 図 1 には IEEE Interna-

tional Conference on Robotics and Automation (ICRA)のプログラム (Table of Contents) に含まれる語句として
manipulaton と grasp の総数の推移を示している. 会議の講演件数自体の増加を考慮しても, ここ数年マニピュレーションに関する研究が増加していることが分かる. また, これらのキーワードを陽には含まないマニピュレーションの

図1

ICRA のプログラム (Table of Contents) に含まれる語句として manipulation, grasp の総数の推移

表1

ICRA 2012 におけるマニピュレーションやハンド関係の研究があることや, マニピュレーションのための視覚認識など周辺領域の研究があることを考慮すると, 近年マニピュレーションの研究が非常に活発であると言える. 次に, 表 1

主な講演の件数には 2012 年の ICRA における主なマニピュレーションや

Manipulation Planning
12
Grasp Planning
11
Underactuated Grasping
7
Unknown Object Grasping
5
Force Control
5
Deformable Object Grasping 4
Caging4

把持関係の講演数を示している. 表から分かるように, マ
ニピュレーション計画, 把持計画, 劣駆動などに関する講演が非常に多いことが分かる. また, マニピュレーション計
画や未知対象物の把持においても, 把持計画に基づいているものがあることを考えると, 近年のマニピュレーションの研究が活発である理由の一つとして, この把持計画が確立されてきたことを考えることができる. 本稿では, 近年のマニピュレーション研究の解説を行うが, 特に把持計画

ぜながら解説を行う.

の研究と把持計画を用いたマニピュレーションを中心に解2. 背説する. 把持計画とは対象物の位置・姿勢が与えられたと景

きに, 対象物を安定に把持できるハンドのコンフィグレー

いずれも非常に有名な文献ではあるが, 2000 年以前に行

ションを求める計画問題である. 把持計画はマニピュレー

われた把持やマニピュレーションに関する研究の解説は文

タの様々な動作計画問題に展開させたり, アームを搭載す

献 [1]〜[4] などが詳しい. いずれの文献においても, 多指ハる移動ロボットやヒューマノイドロボットにも用いること

ンドによる対象物の把持における運動学, 力学, 内力制御,ができるため, その応用範囲は極めて広い.

把持安定性など当時の研究が詳細に紹介されている. ここ

本稿では, まずその背景について述べた後に, 近年の内外で, 把持計画に関して Shimoga [4] は 1996 年に実時間で把の研究動向について解説を行う. 研究動向の解説を行う際,

持計画を実行することは計算量的に困難であることを指摘

著者らの研究グループで行われている研究の成果も織り交

している.
一方, 2000 年前後に動作計画 [5] [6], 移動ロボットのナ

原稿受付 2103 年 1 月 31 日
キーワード：Manipulation, Grasp Planner, Robot Hand
* 305-8568 つくば市梅園 1-1-1* Tsukuba-shi, Ibaraki

日本ロボット学会誌 31 巻 4 号

ビゲーション [7], ヒューマノイド [8] などロボット工学の様々な分野でイノベーションが起こっていたが, ロボット
ハンドの分野においても DLR Hand [9] が発表されて注目—1—2013 年 5 月

2

原

田

研

介

を集めていた. そのようななか, 同じ DLR の Borst ら [10]要になる. これらのツールが登場するまで, マニピュレー

はインクリメンタルに計算することで計算コストの小さなションの研究者は視覚情報処理の研究者に頼んで視覚セン

把持安定性の計算手法を提案し, これに基づいて多指ハンサをセットアップしてもらわなくてはならなかった. それ

ドの把持計画を行った. また, その数年後に Miller ら [11]に対して, これらのツールが登場したことにより, マニピュは Quick Hull [12] を用いて把持安定性を計算する把持計

レーションの研究者が比較的容易に視覚センサを使いこな画手法を提案した. また, Miller ら [13] は彼らの把持計画

すことが出来るようになり, マニピュレーション研究に対手法を GraspIt!と呼ばれるソフトウェアにより一般に公開する垣根が低くなった.

した. GraspIt!を公開したことの研究コミュニティへのイ

3. 研 究 動 向

ンパクトは非常に大きかった. GraspIt!を公開する以前は
多自由度を有する多指ハンドが与えられても, 対象物の把把持計画手法の研究や, 把持計画を基にしたマニピュレー

持姿勢は試行錯誤的に決めなくてはならなかった. それにション研究は様々な方向に展開を見せている. 本章では, そ対して, GraspIt!を用いることで, とりあえず対象物を安定のうちいくつかのトピックについて近年のマニピュレーショ

に把持できる可能性のある把持姿勢を自動的に作ることがン研究の動向を解説する.

できるため, 把持やマニピュレーションの研究は一般的な

3. 1 把持計画手法の拡張

三次元形状の対象物に対して把持姿勢は計算できるものと把持計画を様々な状況に対応させるために, 手法自体をして研究を進めることができるようになった. これ以降, マ

改良したり拡張する研究を紹介する. 対象物のモデルを仮

ニピュレーション研究において, GraspIt!を用いた発表が定しない把持計画の研究と把持計画の際に用いる形状プリ

多かったことは印象的であった. なお, 把持計画のソフト

ミティブに関する研究などについて述べる.

ウェアとしては, 後に OpenRAVE [14] が登場し, 筆者らも多くの把持計画手法では, 与えられた対象物の形状モデ

graspPlugin [15] を別の観点より開発し公開している.
次に, マニピュレーション研究の裾野が広がってきたことを受け, マニピュレーション研究をフォーカスした大型の研究プロジェクトが組織されるようになった. 特に, EU
圏においては, 国家横断的なプロジェクトとして, PACOPLUS(2006-2010) や GRASP(2008-2012) などが組織され, この中でマニピュレーション研究が重点的に行われた.
また, このようなプロジェクトにより, EU 圏の多くの研究室は高性能な多指ハンドやアームを揃えることができ, ハー

ルや摩擦係数などの物理パラメータが与えられている条件
下で把持計画を実行し, 把持姿勢を導出している. ここで,ロボットが人の日常生活をサポートするために日用生活品を把持する場合, ロボットは莫大な種類の対象物を把持しなくてはならない. また, ロボットが工場でパーツの供給作業を行う場合も同様である. ここで, これら莫大な種類の対象物のそれぞれに対して形状モデルや物理パラメータを用意し, それらが与えられていると仮定して把持計画を実行するのは現実的ではない. そこで, 対象物の形状モデルがな

ドウェア的に優位に立ってマニピュレーション研究を行っい場合でも安定な把持を得るために, 多くの研究が行われている. 一方, 日本においては同時期に NEDO 次世代ロている (例えば文献 [18]〜[23]). これらの手法の多くでは,ボット知能化技術開発プロジェクト (2007-2011) が組織さまず未知の対象物に対して視覚センサで局所的な形状情報

れた. このプロジェクト自体はロボット用のミドルウェアでを得る. 次に, 対象物の局所的な形状情報を基に, この対象

ある OpenRTM を用いてロボットの知能モジュールを整備

物を安定に把持するハンドの姿勢を求めている. Goldfeder

することを主眼としていたが, そのなかでマニピュレーショ

ら [18] は, まずモデルが存在する種々の対象物に対して把ン関係のモジュールの整備も行われた. 最後に, 大きな広持計画を実行し, 把持姿勢のデータベースを構築している.

がりを見せたマニピュレーション研究で生まれた研究の果次に, 新しい対象物に対しては, 視覚センサにより得られ実を刈り取るべく, DARPA ARM (Autonomous Robotic

た対象物の局所的な形状情報とデータベースのデータを組

Manipulation) Program がアメリカ合衆国において組織され, 現在も継続している.
最後に, ロボット研究者にとっては有名なことではあるが, マニピュレーション研究が活発な理由として, Kinect センサにより視覚センサが身近になったことや, OpenCV [16]や Point Cloud Library [17] などのソフトウェアが整備さみ合わせることにより把持姿勢を導出する手法を提案した.
一方, Popovic ら [20] や Bohg ら [23] は, 学習に基づいてモデルがない対象物を安定に把持する手法を提案している.
また, 筆者ら [19] は例えば農作物に代表されるように, 大まかな形状は分っているが各個体毎に形状が微妙に異なっている対象物に対する把持計画の研究を行っている.

れたことによって視覚情報処理が容易になったことが挙げ

次に, 把持計画を行う場合, 対象物の幾何モデルを形状プられる. 視覚センサを仮定せずにロボットが対象物を把持

リミティブを用いていったん抽象化した上で, 把持姿勢をすることは非常に困難であり, ロボットが対象物を把持す求める場合が多い (例えば文献 [11] [24]〜[32]). これは, 形

るためには, 多くの状況において何等かの視覚センサが必状プリミティブを用いることにより, ハンドのアプローチ

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May, 2013

マニピュレーション研究

3

方向など把持計画に必要なパラメータを決定することがで

ボットハンド（劣駆動ハンド [35] [36]）により対象物を確きるためであり, また, 対象物の形状によっては複数の形状

実に把持できれば十分である. しかしながら, 劣駆動ハンプリミティブを割り当てる必要があるためである. 例えば,

ドを用いた把持や操りのメカニズムについては, 従来研究

複数の形状プリミティブを用いる例としてロボットハンド

が十分とは言えなかった. それに対し, 近年劣駆動ハンドにがマグカップを把持する場合を考えることができる. マグ

関する多くの研究が行われている (例えば文献 [37]〜[41]).

カップでは容器を把持する場合と取っ手を把持する場合がここで, 劣駆動ハンドを掴みたい対象物に近づけてハンド想定される. ここで, これらに対して別の形状プリミティブ

を閉じるコマンドを実行するだけで, 厳密に把持姿勢を計を割り当て, それぞれに対して独立に把持姿勢を求めること

画しなくても種々の対象物をロバストに把持することに成が考えられる. 先に紹介した Miller ら [11] の研究において功しており [37] [38], 劣駆動ハンドの持つ高いポテンシャル

も, 与えられた対象物の形状モデルに対して, 円柱や直方体を示している. このようなポテンシャルを有効に引き出すなどの形状プリミティブを用いることで把持計画を行ってために, 与えられた把持のクラスに対して安定な把持を実いる. Goldfeder ら [24] はクマのぬいぐるみや飛行機の玩

現するハンドの設計に関する研究 [39] [40] やパフォーマン

具のような複雑な形状を持つ対象物を例にとり, 形状プリスの解析 [41] が行われている. また, 劣駆動ハンドの一つ

ミティブとして複数の超二次曲面を自動的に割り当てる手の形態として, 指関節に受動的なコンプライアンスを持つ法を提案した. また, Huebner ら [25] は対象物全体の形状

ハンドが近年開発されている (例えば文献 [42] [43]). 受動モデルを仮定せずに, 局所的な形状モデルに対して複数の的なコンプライアンスを仮定することで対象物の形状に誤直方体を当てはめることで把持を実現した. 筆者ら [26] [27]差が存在してもロバストな把持が期待でき, 上記の劣駆動はハンドと対象物の両方に直方体を仮定し, これらの大き

ハンドの研究においても, 駆動関節の数が関節の総数よりさを比較することにより, 把持計画を実現した. この手法をも少ないだけではなく, 関節のコンプライアンスも同時に用いることにより, 例えば同じ指先把持であっても３指指仮定しているものがある (例えば文献 [41]). Prattichizzo

先把持と４指指先把持などを自動的に切り替えて用いるこら [44] は柔軟関節を有するハンドにより生成される内力のとができる. また, 近年 Przybylski ら [31] らは対象物の形解析を行っている.

状モデルに大きさの異なる球を敷き詰めるアプローチを提に把持姿勢を求めることが出来る. 最後に, 近年永田ら [30]3. 3 把持計画を仮定したアームの動作計画
把持計画を用いることで, 多種多様なマニピュレータの動作を実現することが可能である. このような目的で, 把持計画を様々なマニピュレーションの例に適用したり, 他

は対象物の複数の領域に対して別の機能を割り当てることの様々な動作計画問題と組み合わせる研究が多く行われてを提案した. 例えば, 醤油差しであれば, 注ぎ口, 取っ手, 蓋いる.

案した. 彼らのアプローチを用いることにより, 例えばバナナのように湾曲している対象物に対してもハンドが適切などで別の機能を割り当てることになる.

マニピュレータを動作させる際にはロボットの動作軌道

また, 把持する対象物の周辺環境を考慮し, ハンドが周を周辺環境との干渉を避けるように計画する必要がある. こ辺環境と干渉しないような把持姿勢を計画する手法が提案

こで, 把持計画では複数の把持姿勢の候補が得られるため,されている [33]. さらに, 双腕ロボットが両手を使って大ロボットが初期姿勢から把持姿勢まで動く動作を計画する

きな対象物を把持する場合の把持計画手法が提案されてい問題は複数の目標コンフィグレーションに対して軌道計画

る [34].

問題を解く必要がある. Vahrenkamp ら [45] や Horowitz

3. 2 多指ハンド
次に, 把持を実行するハンドとして様々な形態のものを考えることができる. ここでは, 把持計画に用いるハンドについて, 特に劣駆動ハンドに絞って解説する.
近年のマニピュレーション研究の中で, 多指ハンドの指ら [46] はこのような動作計画問題を解く手法を提案している.
また, ロボットによるピックアンドプレースにおいて, 複雑な形状をした対象物を複雑な形状をした環境の上に置かなければならない場合など, 対象物を環境に置く姿勢を求めの自由度を利用して対象物をハンドの中で操るイン・ハンることが困難になる. 筆者ら [47] は環境の指定された位置

ド・マニピュレーションに関しては, 研究事例が少ないといに対象物を置く姿勢の計画を行い, この対象物の姿勢計画

う印象を持っている. この理由としては, 多くの把持計画手と把持計画や軌道計画を組み合わせてピックアンドプレー

法では把持したあとで対象物をハンドの中で操ることを想スの動作計画を行う手法を提案している [48].

定していないことと, 対象物をハンドの中で操らなければ

さらに, 重い対象物を把持した状態でテーブルの上を滑ならない応用事例がとりあえず目先にないということが考らせ, 持ち上げて別のテーブルの上に置くような動作を生えられる. 逆に, 対象物をハンドの中で操らないのであれ成するためには, 複数の違った多様体上で動作を計画し, こば, アクチュエータの数がハンドの関節数よりも少ないロ

れらを組み合わせなくてはならない. Berenson ら [49] は日本ロボット学会誌 31 巻 4 号—3—2013 年 5 月

原

4

表2

田

第 30 回日本ロボット学会学術講演会におけるマニピュ
レーションやハンド関係の講演の件数ハンド機構・試作
力制御
ビンピッキング
マニピュレーション計画
視覚センシング
触覚センシング
産業応用

8
4
2
2
2
1
1

研

介

可能なハンドを開発している. ただし, このような高性能なハンドが発表されてきているのと裏腹に, このような高性能なハンドの性能を十分に引き出すことを目指したマニ
ピュレーションの研究は, 高速マニピュレーション [53] の研究以外, 事例が少ないのが現状である. このような高性能なハンドを使いこなせるようになり, あらゆる形状の対象物に対して指を対象物に当てるだけで, あとは把持力の制御により安定把持が得られるようになると, これまでの把持安定性に基づく把持計画を中心とした研究から研究のこのような動作計画問題を研究した.

枠組みが大きく変わる可能性がある. また, PrimeSense 社

そのほか, Saut ら [50] は把持計画と併せて双腕での持ちから小型の距離センサが発表された [58]. このようなセン替えの計画をおこなう手法を提案した. また, 多くの日用品

サがロボットハンドの掌や指先に装着され, かつ簡単に利に囲まれた環境においては, 目標とする対象物をいったん用できるようになると, また研究の枠組みが大きく変わる

押し操作で動かした上で別の場所に移動させて把持する必可能性がある.

要がある. Dogar ら [51] は, このような動作の計画を行っ

また, 本稿では従来から行われてきている, 把持の際の力ている. また, Cosgun ら [52] は押し操作の計画を行って制御, 把持安定性, 運動学などのトピックについては言及しいる.

ていない. これらの研究の発表件数自体は減っていると考3. 4 国内におけるマニピュレーション研究えられるが, 例えば文献 [59] など, 従来研究から着実に進め

次に国内のマニピュレーション研究に目を向けてみる. 表る成果が生まれていることも付記したい. 最後に, 近年のマ

2 には, 2012 年の日本ロボット学会学術講演会におけるマ
ニピュレーションやハンド関係の講演の件数を示している.
この年の講演会ではハンドのセッションが二つと, マニピュ
レーションのセッションが一つあった. 表から分かるように, 日本国内では指の機構を考えて試作する研究や力制御に関する研究が多いことが分かる. また, 表 1 と比較することで, 日本国内と国外において, マニピュレーション研究における比重の置き方が大きく異なることが分かる.
そのようななか, 他の研究者があまり類似研究を行っていニピュレーション研究の解説としてはほかに文献 [60] [61]などがある.
今後とも, マニピュレーション研究から目が離せない.
謝辞

レーション研究について議論をさせていただいている九州大学の辻徳生氏や産業技術総合研究所知能システム研究部
門タスクビジョン研究グループのメンバーに感謝致します.

ないが重要なオンリーワンの研究が多いことも日本のマニ
ピュレーション研究の特徴であると考える. 上で紹介した研究以外では, 例えば並木ら [53] は高速ビジョンと高速に動作できる多指ハンドを組み合わせることで, 種々のマニピュ
レーションを実現している. また, Arimoto ら [54] は柔軟
指のピンチングによる把持の制御則を提案している. さらに, 柔軟で平たい対象物を平板の上で動的にマニピュレー
ションする問題 [55] や, 人の教示動作に基づいて折り紙ロ
ボットの動作制御則を生成する研究 [56] が行われている.

4. お わ り に
本稿では, マニピュレーション研究が活発になった経緯を述べるとともに, 近年の内外のマニピュレーション研究の動向について述べた. 特に, 把持計画を中心にして, 把持
計画の手法の拡張に関する研究や, 把持計画を利用したマ
ニピュレーションの研究について解説した. 少し筆者の私見が多かったことに, ご了承願いたい.
ここで, Grebenstein ら [57] は人と同じサイズで人と同じ関節構造を持ちケーブル駆動により全関節でトルク制御

JRSJ Vol. 31 No. 4

この解説記事を書くにあたり, 平素からマニピュ

—4—

参

考

文

献

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Review”, Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 348-353, 2000.
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May, 2013

マニピュレーション研究
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2013 年 5 月

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原田 研介
1997 年京都大学大学院工学研究科博士後期課
程修了. 同年広島大学工学部助手. 2002 年産
業技術総合研究所知能システム研究部門研究員, 2005 年から 1 年間 Stanford 大客員研究員, 現在に至る. ロボットハンドによる把持や操りに関する研究に従事. IEEE, 日本ロボット学会, 計測自動制御学会, 日本機械学会, システム制御情報学会の会員. 博士 (工学).
（日本ロボット学会正会員）

JRSJ Vol. 31 No. 4—6—May, 2013