人間のスキルに基づく触覚情報を用いた注ぎ戦略

清川拓哉 (1651045)


本発表では、家庭用ロボットによる特定量の注ぎ動作を実現するために、 人間の注ぎ動作スキルに基づいた触覚ベースの注ぎ戦略を提案する。 従来のビジョンベースの戦略では、注がれた材料または注がれている材料の外部情報をセンシングする。 そのため、材料の形状、材料の色、照明、乱雑な環境、およびオクルージョンなどが問題となる。

提案する触覚ベースの注ぎ戦略は、材料の入った容器の質量など、容器内の材料の内部情報を使用することによって、 ビジョンベースの手法の問題点を解消できる。 そこで、従来モデル化された人間のスキルに基づいて触覚ベースの注ぎ戦略を構築する。 提案する戦略では、ロボットハンドの指先に装着した3次元力覚センサから取得される 触覚情報に基づき、注ぎ戦略を遂行する。 注ぎ動作の実験では、提案する触覚ベースの注ぎ戦略の各手法について検証を行った。