人の動作情報を用いた手先操作力推定

馬場 隆造 (1551082)


近年のロボット研究において,ロボットの活動領域は人間と同じ生活環境下まで進出している. これらのロボットは様々な家事を達成し人間のサポートを行うことが期待されている. ロボットが家事を達成するためには、ロボットは多くの物体を利用できる必要があり,個々の物体の特性を理解する必要がある. しかし,日常的に利用する物体は多く存在するため,すべてに対して特性を計測することは困難である.

本研究では,人間が物体を扱う際の手先に発生する力に注目し,人間の物体を扱う動作を計測・解析することでその物体を取り扱う際に必要となる手先の操作力を推定する手法を提案する. まず,体の各リンク長と動作中の関節角度を計測する. 次に,取得したデータから重心と手先位置を算出する. 最後に,力やモーメントの釣り合いを考慮した動力学モデルから手先の操作力を推定する. 実験では,ヒューマノイドロボットの箱を押す動作に対して手先の操作力の推定を行い,推定手法の精度を検証した. さらに被験者実験により,3種類の動作(押す,引く,持ち上げる)に対して手先の操作力の推定を行い手法の有用性を検証した.