2022年度公募
seeds-2655 -
【関東】
位置・力・画像情報を用いたロボットによる高速汎用物体操作
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VISION
ビジョン
柔軟物や不定形物をも操作可能なロボットのマニピュレーション技術
USE CASE
最終用途例
人間にしかできなかった物体操作をロボットが代替
USE CASE 01バリ取り、研磨
APPLICATION
人間の手作業を必要とする最終仕上げ加工を機械化
現在、加工機では取り除けないような細かいバリなどは手作業で取り除いています。これを自動化できます。
USE CASE 02ピッキング
APPLICATION
柔軟物や不定形物の操作をハンドの変更不要で実現
食品などの柔軟物や不定形物のピッキングのためには専用のハンドやツールを用いることが多い。しかし、本技術を使うと一つのハンドで多様な物体を操作できるようになるため、特別なハードウェアが不要になります。
USE CASE 03組立作業
APPLICATION
多様な物体の接触制御が必要な組み立ても容易に
組立作業では多くの部品を接触させながら制御する必要があります。これは非常に困難でこれまでは人の手作業に頼らざるを得なかったのです。本技術を用いればこれも自動化できるようになります。
STRENGTHS
強み
高速動作と適応能力を両立
STRENGTHS 01
人間並みの速度で環境の変動に適応する動作が可能
速く動くためには環境の動的な力を制御する必要があります。環境が変動するとその影響はさらに顕著になります。本技術はこのような早い力の変動に対応することができます。
TECHNOLOGY
テクノロジー
人間の遠隔操作技術を真似る模倣学習
TECHNOLOGY 01
ロボットの位置・力指令値を直接計測できるシステム
これまでにも、人間がロボットを直接手で動かして軌道を教示すれば適切な動作を教示できました。しかし、現実のロボットは理想的には制御できないため、制御の遅延により所望の動作を得られません。そこで本技術では2台のロボットを同期させる遠隔操作制御によりこれを解決しました。遠隔操作時には人間は制御が遅延する前提の技能を発揮しつつ同時に環境への適応能力も発揮します。この技能を模倣することで、制御の遅延を補償した高速動作が可能かつ、環境への適応能力を両立できるのです。
PRESENTATION
共同研究仮説
どうしても機械化できない人間の技能を機械化します
EVENT MOVIE
イベント動画
RESEARCHER
研究者
境野 翔
筑波大学システム情報系
経歴
2011年3月慶應義塾大学大学院理工学研究科総合
デザイン工学専攻博士課程修了。
2011年4月から2019年3月まで、埼玉大学工学部
電気電子システム工学科助教。
2019年4月より、現職、筑波大学システム情報系准教授。
2011年、2020年電気学会産業応用部門誌論文賞受賞。
2020年日本ロボット学会
Advanced Robotics Excellent Paper Award受賞。
2022年IEEE IES Best Conference Paper Award 受賞。博士（工学）。
主としてロボティクス、モーションコントロール、ハプティクスの研究に従事。
https://mclab.iit.tsukuba.ac.jp/
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