辻研究室

現在、ロボットを用いたタスク自動化の需要が高まっています。 本研究室では強化学習を用いることにより、ペグインホールタスクや歯車挿入タスクなどの精密な組み立て作業をロボットで実現させています。

詳細は以下の論文でご覧いただけます。 http://arxiv.org/abs/2002.12207

ロボットに高い精度を求める高度な組み立て作業では、作業が成功したか否かを認識し、失敗時には作業をやり直すことで成功率を上げることが出来ます。 そこで、作業成功時の力情報を検知し、機械学習を用いることで作業の成否判定を行っています。 組み立て作業が成功しなかった場合には動作を微修正してやり直すことで組み立て動作の信頼性を高められます。

参考資料
微小な力感覚を認識するAI技術によってロボットの組み立ての信頼性向上

本研究室で開発している運動療法のためのリハビリ支援ロボットを左の図に示します。 持ち運びが容易な小型のロボットで、歩行の際に重要な前脛骨筋や、腕の伸展をトレーニングすることができます。 また、力覚センサや反力推定オブザーバで得た力情報を可視化することで、視覚的に自分の出している力がわかります。 そのバイオフィードバックによりリハビリの効果を向上させる事ができます。

参考資料
前脛骨筋の張力を可視化するバイオフィードバック型筋力トレーニングシステム

左図は本自律動作生成の研究の検証に用いているロボットです。お好み焼きをひっくり返す際には，ヘラから落ちないように加速度を操作する必要があります。そのため，加速度の時間積分である位置を同時に操作することは難しいです。この問題をニューラルネットワーク等を使用して解決しています。
ニューラルネットワークは拡張可能性があるため，組立作業等の他の動作に対しての自律動作生成に関する研究も行っております。

参考資料
ダイナミックな技術動作を学習するロボット