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中村祐賀といいます！ ロボットを通じ、世の中の役に立つ成果を上げるため日々研究しています！
自分の経歴、私生活、研究成果などをこのサイトにどんどん載せていきます！！これからもチェックよろしくお願いします！
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RESEARCH
研究背景
近年ロボットによる作業の自動化が盛んとなっている。ただ し、ロボットでは手先の形状、手の数に制限があるためこれらに より実現できる作業は限られる。特にロボットが重量の大きい物 体や形状の大きい物体を把持することは困難である。そこで本研 究では把持に変わるマニピュレーションとして、幾何的拘束を行 うケージングに着目する。ケージングの特徴として指の位置制御 だけで可能であり、拘束されたケージ内では位置に対してロバス トで安定である。しかし指の数、アームの可動範囲の制限により ケージングが成立不可能な課題が残っている。そこで本研究では 重力ケージング、環境ケージング の二種類を利用すること で、複雑な条件を緩和してケージングを実現させ、物体を操作す る方法を提案する。重力を考慮するとポテンシャルエネルギーが 増加する方向に物体は移動できないため物体の上部のケージを省 略できる。また環境として机を利用することにより、物体と机が 接している領域のケージを省略できる。これらの利点を活かし、 ケージングにより大型物体の持ち上げを可能とする。
C空間
二次元のC 空間では物体の角度を固定させたx-y 平面を考え る。物体をθ だけ傾けた状態において机、指に対しC 障害物を作 成する。C 空間上で一つの点を落下させた際、C 障害物に囲まれ 静止する点が存在する。この点を平衡点とする。この平衡点は捕 獲領域 の最下点で確保される。捕獲領域はC 障害物に水を注 ぎ、溜まる領域で、零れ落ちない高さが境界面となる。捕獲領域 では境界面に侵入するとポテンシャルエネルギーの影響で必然的 に最下点に落下する。また、平衡点での状態を平衡状態と呼ぶ。 平衡状態では安定した姿勢でケージングされており指の位置、物 体の重心位置、物体の角度が定まる。ここでC 空間と作業空間 の対応関係を図4 に示す。(a) はC 空間を示している。灰色のC 障害物に囲まれた、赤色の捕獲領域があり、その最下点の白点で 平衡点が求まる、(b) に対応する作業空間を示す. 作業空間上に おいて重心が平衡点の位置に存在すれば机の角、指により安定姿 勢が定まる。
実験
C空間により求めた捕獲状態をノードとするグラフネットワークを構築する。グラフネットワークにおけるエッジは次の状態にへ遷移できる物を有効エッジとし接続する。 接続条件は安定的な姿勢かどうか、ノード同士が近い状態かなどで判別する。作成されたグラフネットワークに対してダイクストラ探索を行いパスを取得する。取得したパスに沿って ロボットの標準軌道を生成し動作を行った。今回の動画はその様子である。実験1では把持しているパイプにかかる力が最小に成るように、実験2では把持しているパイプが地面 と平行になるように行う。
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