日本ロボット学会誌

No. 1, pp.1〜7, 2017Vol. 35

1

展 望

マニピュレーションの現在と将来
Current and Future of Robotic Manipulation

原 田
Kensuke Harada∗

1. 緒

∗

研

介∗

∗

大阪大学大学院基礎工学研究科

Graduate School of Engineering Science, Osaka University

果であると考えられる．そして，3）についても 1）の研究

言が盛んに行われたことで産業界がマニピュレーション研究の実用化に向けて動き出した結果であると考えられる．本近年，ハンドでの対象物の把持やマニピュレーションに

稿では，これらのすべてに言及するが，特に 2), 1) の順番関する研究が世界的に非常に盛んである．筆者は 2013 年にで解説し，3) については近年のマニピュレーションに関す

ロボット学会誌において「マニピュレーション研究の最前る競技会について述べる．また，近年はマニピュレーショ

線」という特集号を企画し，その中で「マニピュレーショ

ン研究が注目されている結果として，一般紙 [2] [3] や一般

ン研究−把持計画を中心とした研究動向− [1]」と題した解のニュースサイトなどにおいてもマニピュレーション研究

説記事を執筆する機会を得た．この中で，筆者は 2000 年代の成果がしばしば紹介されるようになっている．以上のよ前半に把持計画が一般的に広く導入されたことにより，把うに，マニピュレーション研究の近年の進展は多岐にわた

持計画を拡張する研究や把持計画を仮定した操り計画に関る．本稿で解説できる量には限界があるため，本稿では多する研究が非常に盛んになり，関連したトピックで複数のくの事項を広く浅く解説することになっている点にご了承

国際的な研究プロジェクトが組織されたことを述べた．ま

いただきたい．また，本稿に続く解説記事において詳細な

た，日本国内の学術講演会と IEEE の国際学会とでフォー解説が行われているトピックも多い。

カスが置かれる研究のトピックが大きく異なっていること

なお，近年 IEEE International Conference on Robotics
and Automation (ICRA) などの著名な国際学会に併設さを指摘した．
この特集号から約 4 年の歳月が経ち，幸いにも再びマニれるワークショップにおいては，マニピュレーション研究

ピュレーション研究に関する解説記事を執筆する機会を得に関連して非常にタイムリーなテーマを取り上げたワーク

た．把持やマニピュレーションの研究が重点的に行われたこ

ショップが多い．これらのワークショップにおいては，そのとにより，この４年の間に多くの進展がみられた．特に，近テーマを主導的に進めている研究者が比較的長い時間をか

年のマニピュレーション研究の方向性は大まかに三つに大けて研究の発表を行っており，筆者自身も研究を進めるう

別することができる．この三つの方向性とは，1）マニピュえで多いに刺激を受けたり参考にしたりしている．本解説

レーションの知能化をより進めるアプローチ，2）従来からの内容も，少なからずこれらのワークショップから題材を構築されてきた把持やマニピュレーションの理論を再構築得ている．

するアプローチ，ならびに，3）マニピュレーションの実用

さらに，製造工場が日本から外国に移転することで，国化を目指すアプローチである．ここで，1）は従来より一貫

内の製造業の空洞化が指摘されて久しい．ここで，これはして盛んに研究が進められてきており，ロボットが日常生

製造工程のうちに部品供給工程や組み立て工程が労働集約

活環境や変種変量生産の製造現場などにおいて多種多様な的であることに起因しており，これはロボットによるマニ作業を行うために，ロボットに自律性を付加することを目

ピュレーションに関する技術が未熟であることが招いた結指している．それに対して，2）は 1）の研究が盛んに行わ果とも考えられる．そのため，筆者はこれを自分自身に対れたことで従来把持やマニピュレーションの研究を行ってする問題としてとらえるようになっている．この問題に取いた研究者が再び同分野に着目して研究分野を主導した結り組むべく，筆者らがチームを組んで推進している人工知
能・ロボットに関する研究プロジェクトについて，近年の研原稿受付 2016 年 11 月 21 日
キーワード：Robotic Manipulation, Grasping, Research, Industrial Robot* 〒 560-8531 豊中市待兼山町 1-3* Toyonaka-shi, Osaka

日本ロボット学会誌 35 巻 1 号

究の方向性を紹介する．最後に，本稿では把持やマニピュ
レーションの研究について，若干の将来展望を述べる．

—1—

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2. 劣 駆 動 ハ ン ド
近年，ハンド自体が持っている自由度よりもアクチュエー
タの数が少ない劣駆動型のロボットハンドが注目を集めており，ロボットが作業を行う際に，劣駆動ハンドを使う場合が増えてきている．特に，DARPA によって組織された研究プロジェクト DARPA Autonomous Robotic Manipu-

lation (ARM) Program [4] は 2013 年に終了した．このプ
ロジェクトは，ロボットによって作業を行う場合を想定し，ソフトウェアを構築することで作業技能を競うもの (ARM-

S)，とハンドのハードウェアを構築するもの (ARM-H) から構成された．ARM-S においては標準的に用いるハンドのハードウェアとして，Barrett Hand (図 1(a)) が採用された．また，ARM-H において iRobot 社や Yale 大学が中心となり開発したハンド [5](図 1(b)) は 3D プリンタで容易に作成でき，かつロバストに対象物を把持できること

図1で多いに注目を集めた．そして開発されたハンドを基にしSome examples of underactuated handsて，Open Hand Project [6] としてハンドの詳細が公開されたり，Right Hand Robotics 社 [7] によりハンドの製品

動作は最初の２，３個の主成分により説明が可能であるこ化が行われたりした．また，DARPA によって組織されたとを示した．また，Tsoli ら [14] はテレオペレーションをヒューマノイドロボットの作業性能を競うプロジェクトで行うためにヒトの手の動作の次元は２次元で十分であるこ

ある DARPA Robotics Challenge (DRC) [8] においては，とを述べた．この結果は，ヒトの手は多くのアクチュエー

ヒューマノイドロボットのアームの先端に搭載するハンド

タにより駆動されているが，実際は劣駆動のような動作をとして Robotiq 社 [9] の３指ハンド (図 1(c)) を採用したすることを示しており，上で述べた劣駆動性や機構的なコチームが多くみられた．

ンプライアンスをロボットハンドが備えていることも自然

ここで，これらの多指ハンドに共通する点は劣駆動であであると考えられる．この問題に対して，Ciocarlie ら [15]

るということである．すべてのハンドは多自由度であるには多自由度のロボットハンドにおいて把持姿勢の主成分のもかかわらず，数個のアクチュエータによって駆動されてことを Eigengrasps と呼び，把持姿勢における低次元の基いる．また，Yale 大学らのグループによって開発されたハ

底空間内で把持計画を行う手法を提案した．

ンドと Robotiq 社のハンドには，機構的なコンプライアン

く認められてきたことが挙げられる．ここで，劣駆動ハンBicchi らの研究グループは劣駆動ハンドに関する理論的枠組みの構築を行っている [16]〜[18]．彼らの定義では把持姿勢の主成分は Synergy と定義され，十分なアクチュ
エータの数を有するハンドが制御によって Synergy を実現することを Software Synergy，対してハードウェアによって Synergy を実現することを Hardware Synergy と定義

スが備わっていることも特徴的である．これらのハンドが注目を集めた理由として，この劣駆動と機構的なコンプラ
イアンスの組み合わせにより多種多様な対象物をロバストに把持でき，ロボットが作業を行う際に有効であること広ドは古くは広瀬らのソフトグリッパ [10] に遡ることができした．また，ハンドにインピーダンス制御を適用したり，る．しかしながら，このような劣駆動と機構的コンプライ

ハンドに機構的な柔軟性を含めることにより，Synergy にアンスを有するハンドについては現在まで十分な解析が行より定義されるハンドのコンフィグレーションを中立点とわれてきたとは言えず，ハンドが持つ機能についても十分したハンドのコンプライアンスを考えることができ，これに解明されていなかったと言える．

を Soft Synergy と定義した．更に，Soft Synergy を有す

次に，議論を一旦ヒトの手の機能に移してみよう．従来るハンドでは，把持対象物や環境に合わせてハンドがコンより，ヒトの把持形態の分類に関して多くの研究がある (例フィグレーションを適応的に変えることができるが，これえば [11] [12])．これら研究の結果より，ヒトの手は非常にを Adaptive Synergy と定義した．彼らの研究グループで多くの自由度を有しているが，ヒトが果たしてこれら全ては仮定する Synergy の数だけアクチュエータをスタックさの自由度を十分に利用してマニピュレーションを行っていせる構造のハンド [17] を構築し，このハンドを用いて様々るのかという疑問が存在した．この問題に対して，Santello

なシチュエーションにおける Adaptive Synergy の効果をら [13] はヒトの手の動作の主成分分析により，ヒトの手の確認した．彼らの実験ビデオは非常に印象的であり，１入JRSJ Vol. 35 No. 1—2—Jan., 2017

マニピュレーションの現在と将来

3

力しか持たない多指ロボットハンドが環境に指を接触させ

3. 1 センシングを考慮した作業計画て Adaptive Synergy を使うことで，例えば本棚に並んだ

まず，実環境で作業を実行する場合，問題となるのが対象

本から一冊を取り出したりする動作が実現された．

物や環境のセンシングの問題である．特に，視覚センサには

一方，Adaptive Synergy で見られた環境を利用するアプ

オクルージョンがあるためロボットの作業計画はオクルー

ローチは，別の研究の進展にもつながっている．例えば，一ジョンの影響を最小にしながら行う必要がある．POMDPs

本の指に十分な自由度がある多指ハンドでは指と対象物との(Partially Observable Markov Decision Processes) は，接触位置を順次変更する In-hand Manipulation により対

局所的に観測可能な視覚センサを仮定し，マルコフ決定過象物の姿勢を変更することができる．それに対して，並行グ程に基づいてセンシングを行いながら確率的にロボットのリッパなどは，それ自体では対象物の姿勢を変更するのに十行動を決定するフレームワークとして注目を集めており，

分な自由度を備えていない．それに対して，Chavan-Dafle

近年の国際学会では毎回コンスタントに数件のマニピュら [19] は，グリッパで把持した対象物を一旦環境に押し付レータの作業計画に POMDPs を用いた研究が発表されけることで把持対象物の姿勢を変更する手法を提案し，こている．ICRA 2015 に併設されたワークショップ “Beyondのような環境などを利用した Dexterity を総称して Extrin-

Geometric Constraints: Planning for Solving Complex
Tasks, Reducing Uncertaintym and Generating Informative Paths and Policies” においては，POMDPs の枠

sic Dexterity と呼んだ．これらの研究の進展を受け，ICRA
2016 で Adaptive Synergy や Extrinsic Dexterity にフォーカスを置いたワークショップとして Workshop on “Exploiting Contact and Dynamics in Manipulation” [20] が開催された．このワークショップでは，これらの研究を主導して組みでマニピュレータの作業計画を行った研究が多く紹介された．特に，本ワークショップでは最初に MIT の Lozano-

きた研究者の多くが発表を行い，非常に盛況なワークショッ

Perez が “Integrated Task and Motion Planning in Belief
Space”と題した招待講演を行った [22]．Lozano-Perez は組プであった．

み立て作業計画の研究を一貫して行ってきた研究者であるが，講演の中で POMDPs の技術に注目していることを述3. 作 業 動 作 生 成

べたことは非常に印象的であった．現状で，計算量的な制

つづいて作業動作の生成に関する研究の進展について解約により POMDPs は非常に単純なタスクへの適用に限定

説する．2013 年の解説記事においては，把持計画問題や把されており，今後より複雑なタスクへの適用が求められて持計画を仮定した操り計画問題における研究の進展を主にいる．

3. 2 学習に基づくアプローチ

紹介した．ここで，ロボットが何等かの作業を行う場合，ヒトは何等かの判断をし，与えられた作業をどのようにして緻密に作業や動作の計画を行うアプローチに対して，こ行うかを大まかに計画した上で，動作を計画していると考のような緻密さを自動的に学習により獲得しようとするアえられる．ここで，上位の作業計画が解けても，下位の動プローチが研究され始めている．近年の深層学習の盛り上

作シーケンスの計画ができないと，作業を実行することはがりの影響を受け，ロボットによる作業動作の生成に対して不可能である．作業動作を計画する場合，一番下位レベル

深層学習を用いる研究が増えている．作業に関する動画やに位置するのが把持計画と軌道計画であり，その上位に作画像を入力として与え，End-to-end でロボットの作業動作

業計画が位置する．近年の作業動作計画の研究は，下位レを学習するアプローチ [24] [25] として，特に Levine ら [24]ベルから徐々に，下位レベルを仮定した上位レベルの計画

は双腕ロボット PR2 がハンドで把持した積み木を穴に入問題や，下位レベルと上位レベルの接続に関する問題に移れたり，ハンドで把持したハンガーを水平な棒に引っ掛け行している．また，作業計画にセンシングを考慮したアプ

る動作を実現している．

ローチが研究され始めたり，深層学習を用いることで作業

また，学習によるアプローチは，把持の問題を解くツー

動作を自動的に獲得しようとするアプローチが研究され始ルとしても導入され始めている．Lenz ら [23] は与えられためている．ここでは，特にセンシングを考慮した作業計画

対象物の画像から，グリッパによる対象物の把持姿勢を導の研究と深層学習を用いたアプローチについて解説する．

出する問題に深層学習を導入した．また，部品をバラ積みのまた，ロボットが日常生活環境や変種変量の製造現場で状態で箱に入れ，これから一つをピックアップする問題は，活動するためには，ロボットは多様な形状，表面の摩擦係

製造現場における部品供給作業のロボット化に貢献するた数，柔らかさなどを有する対象物をハンドで把持した上でめに重要な技術である．このバラ積みピッキングは現状で作業を行わなくてはならない．そこで，近年ハンドによるはピッキングの成功率が８割程度であり，現場合わせも必対象物の把持姿勢をデータベースに蓄える試みが行われて要である．容易にピッキングの成功率を上げるためにはピッいる．本稿では，このデータベースに基づくアプローチにキングの成否を予測する必要がある．近年，バラ積み状態

ついても解説する．

の部品の画像を入力として，ピッキングの成否を予測する

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学習器の構築を行うアプローチが研究されている [26] [27]．

ニピュレーションの実用化に向けた取り組みが盛んである．

なお，深層学習に対する注目度の高さから，ロボットの特に近年顕著なのは，競技会を組織して特定の応用分野で作業動作の生成に対する学習によるアプローチに関して特の技術を競う取り組みである．なお，競技会についての詳細

集記事 [2] [3] が組まれている．また，ここでは表面的な解については，本稿に続く岡田氏の解説記事を参照されたい．

説に留まるが，詳細は後に続く尾形氏の解説記事を参照さ

競技会の中で最も著名なものは，Amazon 社が主催する
Amazon Picking Challenge (APC) であろう．これは，物れたい．

3. 3 データベースによるアプローチ

流倉庫において棚に収納された商品から指定されたものを把持計画に基づいた対象物の把持では，把持計画にかかロボットが掴んで箱の中に入れたり，箱の中に乱雑に置かる計算時間を節約したり，把持計画が不自然な把持姿勢をれた商品を棚の指定された場所に置く技能を競うものであ

出力することを避けることを目的とし，予め把持計画で導る．ICRA 2015 に併設して第１回が開催され，RoboCup

出された把持姿勢の集合をデータベースの形で保持するこ2016 に併設して第 2 回が開催された．Amazon 社が取りとが一般的である．このとき，ロボットが実際に把持する扱う商品は多種多様であり，また，物流倉庫の棚には商品

場合は，データベースを探索することで把持を実現する．

が詰まった状態で置かれている．しかしながら，競技会にここで，ロボットに多種多様な対象物を把持できる機能

おいては扱う商品の数を限定し，さらに棚の中に入っていを付与することを目的とし，種々の対象物のモデルに対しる商品の数を少なめに設定している．これらの設定の下で，て種々の多指ハンドのモデルを用いて計算された把持姿勢

第 1 回，第 2 回を通じて，正確に商品を視覚認識した上でを比較的大規模なデータベースとして蓄える研究が行われ適切な吸着点を算出し，そこに比較的強力な吸着力を持つている．Goldfeder ら [28] は，Columbia Database として吸着パッドを有したエンドエフェクタで商品を吸着するア

把持姿勢の集合をデータベースとして蓄えるためのフレー

プローチのチームが優勝している．しかしながら，例えば

ムワークを提案した．また，把持においてデータを利用す棚に置かれる商品が増えた場合など，手元の商品を避けてるアプローチについて，詳細な解説記事が発表された [29]．

奥の商品を取ったり，平積みされた商品から一つを取るこ

更に近年も，いくつかの把持に関するデータベースが提案とが必要となる．よって，今後はより複雑なマニピュレー

されている．特に，カリフォルニア大学バークレー校の研究

ションの動作が必要となることが想定されている．

グループにより整備されている Dex-Net [30] は与えられた

また，EuRoC (European Robotics Challenge) [33] は対象物のモデルに対して並行グリッパによる把持姿勢と接EU 圏内において製造産業のニーズを満たすように設計さ触点での摩擦係数が不確定であるという仮定の下で Force

れたロボット工学に関する競技会である．この競技会は３Closure 把持になる確率を求めた．また，対象物の形状を
CNN に基づいて分類し，これらの情報をデータベースと分野から構成されており，そのうちの二つ (Reconfigurable

して蓄える手法を提案している．把持においてデータベー

Interactive Manufacturing Cell と Shop Floor Logstics
and Manipulation) は把持やマニピュレーションの技能をスを用いるアプローチに関して，ICRA 2016 に併設された競うものである．また，競技会自体は３ステージから構成

ワークショップである Workshop on “Grasping and Ma-

されており，大学，研究機関，産業界などから 45 チームがnipulation Datasets” [31] では，近年の把持に関する種々エントリーしている．
ロボット工学に関するメジャーな競技会である RoboCupのデータベースが紹介され，非常に盛況であった．
さらに，対象物の把持や操りに関して，各研究グループ

においては，RoboCup@Home [34] が家庭環境において把から提案されている手法の特徴や，他のグループと比較し持やマニピュレーションの技能を競う競技会として存在した手法の性能を明確にする必要がある．ICRA 2015 に併ていたが，2017 からは加えて RoboCup@Work [35] とし設されたチュートリアルである Tutorial on “Benchmark-て製造産業におけるマニピュレーションの技能を競う競技

ing in Manipulation Research: The YCB Object andModel Set” においては，把持や操りの研究に用いる把持対象物を標準化しようという提案がなされた．YCB (Yale −CMU − Berkley ) Object Model Set はそのような標準会が開催されることが予定されている．

的な対象物のセットであり，種々の形状や大きさの対象物

技はアルミの板の正確な場所に穴を空けることに関するもを含んでいる．チュートリアルの参加者には希望に応じてのであった．また，IEEE Robotics and Automation So-

実際の対象物のセットが配布された．

ciety の Technical Committee(TC) の一つである TC on
Robotic Hands, Grasping and Manipulation が主催し，Robotic Grasping and Manipulation Competition [37]が IROS 2016 に併設する形で開催され，いくつかのシン4. 競 技 会 の 開 催
近年のマニピュレーション研究の盛り上がりを受け，マJRSJ Vol. 35 No. 1

これら以外にも，航空機の組み立て工程の自動化に寄与することを目的として，AIRBUS Shopfloor Challenge [36]が ICRA 2016 に併設する形で開催された．2016 年の競—4—Jan., 2017

マニピュレーションの現在と将来

5

プルなマニピュレーションの技能を競った．また，産業応

ニピュレーション計画では対応が困難な複雑な作業に対し用を目指した競技会として RockIn@Work [38] が 2014 年ては，データベースから類似した作業に関する情報をダウから開催されている．

ンロードして，ダウンロードした情報を加工した上で適用

一方，日本においても 2020 年の東京オリンピックと同じしなくてはならない [45] [46]．また，プロジェクトでは剛体

年に World Robot Summit [39] と題されたロボット工学

部品だけでなく，弾性変形や塑性変形を伴う対象物のマニの競技会を開催することで準備が進んでいる．この競技はピュレーションについても研究を行っている [47] [48]．さら

３分野（ものづくり，サービス，災害）から構成されておに，転移学習に基づくアプローチによる対象物のマニピュ

り，特にものづくり分野においては競技の主眼はマニピュ

レーションについても研究を行っている [25]．一方，部品のレーション技能になることが想定されている．

供給工程に対しては，バラ積み状態からのピッキングにおいて容易に高いピッキングの成功率を実現するために，機5. 産業用ロボットの知能化

械学習に基づいたアプローチを確立するべく研究を行って前章で紹介した把持やマニピュレーションに関するロボッ

いる．さらに，対象物を把持する際には，視覚センサによっト競技会として，産業応用をターゲットとしたものが多いてロバストに把持対象物や周辺環境を認識することが必要

ことが分かる．現在，多くの産業分野において，ロボットにとなる．このことを目的とし，視覚認識に関するクラウド

よる自動化を妨げる大きな要因の一つが，高度なマニピュ

プラットフォームを構築している [49] [50]．

レーション技能が要求されることである．例えば，製品製

6. 展

造分野における製品の組み立て工程や部品の供給工程，あ望

るいは物流分野におけるマテリアルハンドリング，食品加

本章ではマニピュレーション研究の将来について言及す工分野などはその典型的な例である．工場における自動化

る．基本的に，近年の把持やマニピュレーションの研究は，の遅れは，工場の人件費の安い国への流出へとつながるた

日常生活環境や変種変量生産の製造現場などにおいてロボッ

め，マニピュレーション研究に対する産業界からの期待はトが多種多様な作業を行うために，ロボットに自律性を付

大きい．実際，筆者は種々の企業との共同研究を通じて産加することを目的として進められている．ここで，ここ 10

業界のロボット研究への期待の大きさを実感してきたと同年程度の研究動向より，当面は同様の方向性で研究は継続

時に，現状の日本のロボットに関する学術研究が必ずしもするものと考えられる．ただ，近年のマニピュレーション

産業界の方向を向いていないことへの失望を耳にしてきた．

研究の進歩は，計算機の処理能力の向上によって処理可能

2015 年より，筆者は NEDO の次世代ロボット中核技術な情報量が増えたことの寄与が大きいと考えられる．ここ開発プロジェクトに関わっている．ここでは，人工知能をで，AI において処理可能な情報量が増えるに従い，チェ基盤としたロボット作業に関する研究を広く行っているが，

ス，将棋，碁と徐々に AI がプロのプレーヤーに勝つように

その中心分野として産業用ロボットの知能化に関する研究なってきたことを考えると，このまま計算機の処理能力ががある．ここでは，部品供給工程，製品の組み立て工程，な向上することで，どこかの時点で上記の目標が何らかの形

らびに製品の発送工程をターゲットとしている．特に，変で達成される可能性は高いと考えている．有本 [51] は AI と種変量生産における製品の組み立て工程をロボット化する

ロボティクスの双方の課題として常識推論 (Commonsense

ために，ロボットは種々の対象物を把持した上で，嵌合，加Inference) と日常物理学 (Everyday Physics) が知能ロボッ

工，接合など多種多様な作業を実行しなくてはならない．まトにおける未踏課題であることを指摘している．この未踏た，ロボットによる作業動作を苦労して教示により作った課題が実現できるかは，ヒトが作業する環境において，ヒとしても，頻繁に製造工程を変更しなくてはならないため，

トが何気なく実行していることの背後にある “常識”を何等

従来的な動作の教示ではロボットを導入するメリットがでかの方法によってロボットが行動する際の知識として取りなくなる．さらに，ロボットを組み立て工程に導入する場

込むことができるかにかかっている．

合は，現場合わせ的な要素が多いことも問題を困難にして

7. 結

いる．

言

プロジェクトでは，これらの問題を解くことを目指して

本稿では近年の把持やマニピュレーションの研究に関し研究開発を行っている．作業の多種多様性の問題に対処するて解説を行った。まず、近年導入が進んでいる劣駆動ハンためには，前章で紹介した対象物把持に関するデータベードに関して解説した後、近年の作業動作生成に関するいく

スに加えて，作業動作を解析し，このデータベースを構築

つかのトピックについて説明をおこなった。さらに、近年することが必要である [40] [41]．その上で，ピックアンドプ

盛んに開催されている、把持やマニピュレーションに関すレースや把持対象物の持ち替えに対しては，マニピュレー

る競技会について解説し、産業用ロボットの知能化に関すション計画の枠組みで自動的に動作を生成し [42]〜[44]，マる話題にも言及した。ここで、本稿はなるべく広い話題を日本ロボット学会誌 35 巻 1 号—5—2017 年 1 月

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提供することを考えたが、近年のマニピュレーション研究の盛り上がりと共に解説しなければならない事項が増えたことで、本稿で解説できなかった事項も存在する。例えば、物流分野におけるマテリアルハンドリングの実用化など、把持やマニピュレーション技術の実用化に関しては、また別の機会に解説をおこないたいと考えている。
最後に，筆者らは計測自動制御学会の SI 部門においてロ
ボットマニピュレーションに関する技術調査研究委員会を組織し，日本の把持やマニピュレーション研究のプレゼンスを高めるための活動を行っている．特に，委員会のメンバーとは平素よりロボットマニピュレーションに関して深い議論を交わさせて頂いており，本解説記事の内容もその議論に基づいたものが多い．ここで深く謝意を述べさせて
頂きます．
参

考

文

献

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[26] S. Levine, P. Pastor, A. Krizhevsky, D. Quillen, ”Learning
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[27] K. Harada, W. Wan, T. Tsuji, K. Kikuchi, K. Nagata, and
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[30] Dex-Net, http://berkeleyautomation.github.io/dex-net/[31] Workshop on ”Grasping and Manipulation Datasets” held inconjunction with ICRA 2016,
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[32] Tutorial on ”Benchmarking in Manipulation Research: TheYCB Object and Model Set” held in conjunction with ICRA
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[33] European Robotics Challenge (EuRoC), http://www.eurocproject.eu/[34] RoboCup@Home, http://www.robocupathome.org/[35] RoboCup@Work, http://www.robocupatwork.org/[36] AIRBUS Shopfloor Challenge, http://www.airbusgroup.com/int/en/people-careers/Working-for-Airbus-Group /Airbus-ShopfloorChallenge-2016.html[37] Robotic Grasping and Manipulation Competition,
http://www.rhgm.org/activities/competition iros2016/[38] RockIn@Work, http://rockinrobotchallenge.eu/index.php[39] World Robot Summit, http://www.robotcompetition.org

Jan., 2017

マニピュレーションの現在と将来

7/japanese/index.html[40] 山野辺，辻，原田，永田，花井，万，Ramirez-Alpizar, 作業動作生成のためのクラウドデータベースの構築, 日本ロボット学会学術講演
会, 1B2-07, 2016.
[41] 稲田, 辻, 諸岡, 田原, 河村, 倉爪, 原田, 複数の遠赤外線画像を用いた
全周の接触領域検出と把持形態推定への応用，日本ロボット学会学術講演会, 3A3-05, 2016.
[42] 原田，万，永田，山野辺，辻，Ramirez-Aplizar, ツールチェンジ機能を考慮した組立作業の自動計画, 日本ロボット学会学術講演会, 1B2-05,
2016.
[43] W. Wan and K. Harada, ”Developing and Comparing Singlearm and Dual-arm Regrasp”, Robotics and Automation Letter,vol. 1, no. 1, pp. 243-250, 2016.
[44] W. Wan, K. Harada, Integrated Single-arm Assembly and Manipulation Planning using Dynamic Regrasp Graphs, Proc. ofIEEE Int. Conf. on Real-time Computing and Robotics, pp.
174-179, 2016.
[45] 花井，原田, タスクモデルに基づく教示データの再利用と共有のためのフレームワーク, ロボティクス・メカトロニクス講演会, 2P1-08b4,
2016.
[46] R. Hanai and K. Harada, ”A Framework for Systematic Accumulation, Sharing and Reuse of Task Implementation Knowledge”, Proc. of IEEE/SICE Int. Symposium on System Integration, 2016.
[47] 村瀬，松原，杉本，田中，山崎, ”ゴムの粘弾性に着目した双腕ロボットによる輪ゴムかけ動作計画”, 日本ロボット学会学術講演会，3Z2-03,
2016.
[48] 守屋, 山崎, 竹下, ”把持経験の蓄積に基づく布製品の掴み上げ能力の獲得”, 日本ロボット学会学術講演会，3F1-02, 2016.
[49] 山内, 加藤, 山下, 藤吉, ”クラウドロボティクスのための画像認識エンジンの提案”, 電子情報通信学会技術報告, パターン認識・メディア
理解, vol. 115, no. 456, pp. 91-96, 2016.
[50] 飯塚, 武井, 秋月, 橋本, ”日用品認識のためのアフォーダンス特徴量の提案〜物体が有する機能に着目したカテゴリレベル物体認識〜”, 動的画像処理実利用化ワークショップ（DIA2016）, OS3-2, 2016.
[51] 有本, “ロボット産業の広がりを阻む未踏の研究課題”, 日本ロボット
学会誌, vol. 33, no. 4, pp. 233-238, 2015.

原田研介（Kensuke Harada）
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,
2013 年同研究所タスクビジョン研究グループ
長, 2016 年大阪大学大学院基礎工学研究科教授, 同年産業技術総合研究所クロスアポイントメントフェローを兼務, 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, 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）

日本ロボット学会誌 35 巻 1 号—7—2017 年 1 月