Research

産業ロボットと特殊な形状の取鍋を用いて鋳物生産システムの注湯工程の自動化を目指しています．そのためにモデルベースの流量フィードフォワード制御と高速度カメラを用いた視覚情報フィードバック制御による二自由度制御により様々な外乱に対応した制御を行います.

複数の高速度カメラを用いて取鍋から流出する液体の高精度流量計測を提案します．流体形状を正確に捉えた動的流量計測によって，鋳造・薬品・飲料の生産プロセスなどでも有用な流量フィードバック制御方法を確立します.

液体容器搬送時の振動抑制を目指し，振動を発生させない速度制御と容器の傾動による制振を行います．傾動によって生じる液体の非線形性を考慮した三次元搬送経路での制振制御によって，柔軟な生産ラインに対応するシステムを実現します．

積層造形プロセスに視覚計測とモーション制御を導入し，失敗しない造形技術の確立を目指します．画像センサから取得する造形線から，即座にでノズル軌道の修正を行います．また，数理モデルに基づく動作設計により，多彩な吐出形状の再現を可能にします．

出口形状が長方形のノズルを回転させることで，3Dプリンタの高速化を目指します．ノズルの回転と並進を同期させて速度制御し，所望の造形線を描きます．様々な液体材料を対象とすることで広範囲の用途に対応する3Dプリンティング技術を新たに構築します．

積層面上の凹凸面に影響されない（事前の誤差を補う）積層造形システムを提案します．供給量，送り速度，クリアランスを制御することで，凹凸を平滑にしながら積層造形を遂行します．凹凸を高速高精度に検出し，積層面の変化に対応可能なフィードバック型積層造形技術を構築します．

数m〜数十mの距離を移動する自動搬送システムのガントリーローダは，軽量化・省スペース化の要求にともない構造が柔軟化します．高速搬送時の防振対策として，制振装置のハードウェア設計，および軌道生成・運動制御によるソウトウェア設計の両面から制振方法を提案しています．

アクティブマスダンパ(AMD)を用いたガントリーローダの制振制御システムの構築を目指します．従来のAMDの様に振動発生後から振動を弱める様に動くのではなく，振動発生前のローダの停止や等速移動中から，その後の動作で生じる振動を予測し打ち消す様に積極的に加振を行います．

ガントリーローダが高速搬送を行った際に生じるローディングアーム(搬送物を持つ昇降機構)の振動に着目し，この振動を生じさせない搬送速度の設計方法の確立を目指します．これにより工場内での揺れない高速自動搬送を実現し，生産性と製品品質の向上を可能にします．

リニアスライダとロボットアームを組み合わせた搬送システムにおいて，高速な精密作業を実現します．リニアスライダを最速で動かす際，ロボットアームおよび搬送物の障害物を回避させる軌道と制振を考慮した三次元動作を設計します．

ロボットアームに包丁を把持させ，プロの調理人のように様々な食材に対して最適な切断動作を実行するロボットシステムを構築します．人の直感的かつ巧みな包丁操作（刃物の姿勢・動作速度）を，食材切断時の力覚センサ情報をもとにロボットが実行することを目指します．

食品工場などで作業者が通常利用する道具をロボットに把持させ，ピッキング対象に応じて適切な道具操作を行うロボットマニピュレーションを提案します．粘弾性体や液状物質など様々なものを超高速かつ一定量で正確に盛り付ける，近未来の自動工程の実現に向けた研究です．

ロボットによるマッサージにおいて，エキスパートによるマッサージの再現を目指します．エキスパート施術動作に基づいた施術動作の設計を行います．その動作ではハンド指腹部の圧力センサによる力覚情報から被施術者の動きや特性に対応し,所望の圧力での施術を行います．

マッサージを受ける人に合わせて施術する自律マッサージロボットの研究に取り組んでいます．マッサージ師が施術位置を決定するときの「視診」と「触診」の診察手法に着目し，視覚センサによって骨格筋の位置を，力覚センサによって的確な施術位置を推定します．

マッサージ師が行う揉捏法の再現を目指します．人によるマッサージ特有の柔軟に適応する動作に着目し，施術における力覚情報の解析を行います．特徴的な硬さと形状もつ高難易度の頭部に対して，柔軟な指を有するロボットにより，多指の相互的で繊細な揉捏を可能にします．

本研究では自分で操作しているものが他者に操作されているような感覚，操作他者感に着目します．自身に対するロボットアームを使ったマッサージ操作において，出力時に時間や強弱の差を意図的に発生させることで操作他者感の付与とその増大方法を探ります．

下肢完全麻痺を発症した患者が適切に運動を行えるバイオニックスーツの実現を目指します．対象者の使用環境や身体特徴に合わせた出力を行い，従来のアシストスーツとは異なり，下肢完全麻痺患者でも装置を装着することにより立位や歩行などの動作が行えるようなアシスト装置の開発を行っています．

姿勢保持筋が作用しない患者を対象とし，機械学習を用いて患者に適切な歩容モデルを作成し，アシスト装置に反映することを目指します．モーションキャプチャを用いて歩容を測定し，身体情報との関係性から個人に適切な歩容を算出可能にする方法を提案します．

Peano-HASEL人口筋肉を用い，人の大腿構造を模倣する新たな二足歩行型ロボットを製作します．ロボットの非線形ダイナミクスを解析し，モデルベース深層強化学習で制御アルゴリズムを構築し，安定した歩行を達成するロボットの創造デザインに取り組んでいます．

人の道具の使用方法を簡単にロボットアームに模倣させる方法を研究しています．模倣のために深層模倣学習を用い，道具の形状＆物理的特徴とほかの道具を使用した経験を利用することにより，少ない教師データから模倣を可能とする技能獲得手法を研究しています．

知能機械に絵画を描く人の動きを学習させることにより、ロボットアームによって人の筆跡・絵画を再現する．これまで，機械・ロボットによる再現が難しいとされた、人の感覚的かつ芸術的な動作の再現手法を提案する．

歩行者の流れを認識して，混雑環境下でも滑らかなロボットナビゲーションを実現することを目指します．俯瞰視点の視覚センサとロボットに搭載した測域センサで歩行者流情報を抽出し，人混みにおける歩行者挙動の理解に基づく自律的行動判断によって，目的地までのスムーズに移動します．

自律移動ロボットにおける安定かつ効率的な障害物回避を可能にすることを目的としています．周囲環境センサ情報から動的・静的障害物を認識し，制振手法と経路拡大を引き起こさない経路計画手法の2つの利点を有する新たなロボット動作制御手法を提案します．