多指ハンドのための物体操作認識システムの開発
近藤 誠宏 (0251042)
人間の手を模した多関節構造を持つロボットハンドに対し直感的な教示を行うためには，
操作のパターンを認識する必要がある．本研究では多指ハンドのための教示入力システム
を想定した，人間の物体操作認識システムの開発を行う．従来の作業計測システムではセ
ンサ精度が低いため，手の形状が動的に変化する操作を認識することは困難であった．例
えば，CyberGloveのみを用いた操作認識の手法では，関節角の検出精度が低いため複雑な
操作の認識が困難となり，結果的に簡単なタスクしか認識できなかった．本研究では６軸
位置姿勢センサと圧力分布センサを取り付けた教示専用の操り対象物体を用いるシステム
を提案し，高精度のデータ取得が可能な作業計測システムを開発する．また掌面の接触状
態遷移を観察し，連続DPマッチングを用いて操作認識を行う手法を提案し，実験によって
その有効性を検証する．