多指多関節ハンドロボットのハンド可操作性に基づくバーチャル教示

摘要

ロボットの教示の従来法は，ロボットプログラミング，教示ツールを用いたダイレクトティーチングプレイバックが主であるが，同時に多点の運動と力の教示が必要な多指多関節ロボットにはこれらの教示法の適用が困難である．近年，自動プログラミングに向け人間動作を視覚等によりモニターしその運動をダイレクトに教示するTeaching by showing，Assembly plan from observationの手法が提案されている．人間の動作の観察からタスクプログラミングを自動的に行う手法は，操作者が運動軌跡など詳細なタスクの要求を陽に記述する必要がないので，同時に多点の教示が求められる多指多関節ロボットには有効である．これまで，バーチャルリアリティ（VR）環境でデータグローブを用いてロボット教示する試みはTakahashiらによりなされている．しかし，フォースフィードバックディスプレイを用い，仮想対象物を操作するときに操作者の指先に生じる仮想反力と操作者のハンドの運動から，直接的に遠隔操作する研究は多いが，人間の動作意図を解析して多指多関節ハンドロボットの教示データを生成する研究は少なく，その技術は確立されていない．筆者らの研究グループは，多指多関節ハンドを持つロボットを対象に，仮想空間での指先に作用する接触力を利用したバーチヤルロボット教示のコンセプトを提案した．ここで，バーチャルリアリティ環境で操作者に提示される仮想ハンドは，ロボットハンドモデルが良いか人間ハンドモデルが良いかの二つの選択肢がある．前者は，人間の手の動きをロボットハンドの運動領域に限定するので，操作者の動きをロボットの動きに直接的に変換できるが，ロボットの運動特性を操作者が理解する必要がある．一方，後者は，操作者にとって馴染みがあり扱いやすいが，人間ハンドはサイズや運動領域においてロボットハンドと異なるため，人間の運動の討測データを直接ロボットハンドで実行できないときがある．このため，教示データとなる運動をロボットハンドで実行できるように変換する必要がある．この変換の方法として，Rohlingらは，人間とロボットの指先位置と姿勢の誤差が最小となる最適指先マッピング法を提案している．しかし，この方法は，正確な人間ハンドモデルを必要とし，指先位置は教示した位置とならない．