著者
小畑 承経 熊谷 あやね 矢吹 佳子 東郷 俊太 姜 銀来 横井 浩史
出版者
一般社団法人 日本ロボット学会
雑誌
日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)
巻号頁・発行日
vol.39, no.8, pp.744-750, 2021 (Released:2021-10-23)
参考文献数
21

This study demonstrates that a bio-inspired fingertip structure improves the grasping performance of a prosthetic hand. A prosthetic hand attached to a human user requires a higher degree of grasping stability with minimal components compared to a typical robotic hand. Precision grasping tends to be less stable than power grasping; however, the former is used more frequently in daily life. To improve the stability of precision grasping, in this study, we focused on a two-layered elastic structure consisting of epidermis and subcutaneous tissue found in the finger. The efficiency of the two-layered structure, with respect to grasping stability, was evaluated by comparing one-layered and two-layered artificial fingertips. Finally, a two-layered elastic glove was designed based on the stability of the grasping. The stability of the precision grasping was evaluated using the pendulum experiment. The developed glove showed higher stability than the conventional prosthetic hand system.
著者
荒垣 龍馬 王 碩玉 三浦 直樹 姜 銀来
出版者
自動制御連合講演会
雑誌
自動制御連合講演会講演論文集 第53回自動制御連合講演会
巻号頁・発行日
pp.74, 2010 (Released:2011-02-03)

本研究室では正四面体型の無方向性全方向移動ロボットの研究を行っている.正四面体の頂点それぞれにオムニホイールを装着することによりどの面が底面であっても全方向移動できる.本報告では正四面体の底面となる三輪モデルを用いて運動学モデル・動力学モデルを算出する. PID制御によるロボットが転がって底面変化した場合の直線移動の走行シミュレーション結果を報告する.
著者
岩松 将輝 王 碩玉 姜 銀来
出版者
日本知能情報ファジィ学会
雑誌
日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第29回ファジィシステムシンポジウム
巻号頁・発行日
pp.127, 2013 (Released:2015-01-24)

全方向移動型ロボットを用いて,ロボット上部に設置したステージ上のゴールにボールを転がし導くゲームを開発した.ロボットが自ら動いてゲームを達成するように知能化するため,人間の操作にある戦略を抽出し,模倣するアプローチを試みる.今回の報告は,人間によるゲーム中のボールの座標と人間の行った操作との定量的関係より,人間の行動戦略の抽出を行い,結果を示す.
著者
姜 銀来
出版者
高知工科大学
雑誌
若手研究(B)
巻号頁・発行日
2011

ヒトは、断片的な図形や文字から元の図形や文字を推理、認知できる能力を持っている。本研究では、(1)最短距離連接モデルを提案し、ヒトは断片情報の距離を基に、断片情報を認識していることが実証された。(2)完全な文字の認知に比べて、断片文字の認知の場合には、脳の両側前頭葉の活動が有意に増加することが分かった。(3)断片文字の認知力と無症候性白質病変との関連性が認められた。断片文字の認知力による認知障害の予測の可能性が示された。
著者
姜 銀来 李 文揚 陳 鵬 東郷 俊太 横井 浩史
出版者
一般社団法人 日本ロボット学会
雑誌
日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)
巻号頁・発行日
vol.38, no.7, pp.657-666, 2020 (Released:2020-09-05)
参考文献数
17

Humanoid robot arms have attracted more and more attention since it is human-friendly with the same size and movement characteristics of a human arm. A new 7-DoF (Degrees of Freedom) humanoid robot arm is proposed in this paper. To achieve high torques while keeping down the weight, all the motors are coupled with tendons. 2 motor 2-DoF (2M2D) and 3 motor 3-DoF (3M3D) coupled tendon-driven joint modules are proposed as basic components for the robot arm. The 2M2D coupled tendon-driven joint module and the 3M3D coupled tendon driven joint module structures are analyzed and compared. The 7 DoFs of a human arm were divided into a 3-DoF shoulder joint module, a 2-DoF elbow joint module, and a 2-DoF wrist joint module. The developed robot arm weighed 2.2[kg], while being able to lift a 1.5[kg] load. A current consumption experiment was conducted to verify the torque transmission characteristics of the 2M2D and 3M3D joint modules. A path repeatability experiment and an experiment to imitate dexterous manipulations of a human arm with master-slave control were conducted to investigate the performance of the modularized humanoid robot arm. The experimental results showed that the joint modules realized motor reallocation via tendon coupling, and that the humanoid robot arm was capable of performing dexterous manipulations like a human arm.
著者
姜 銀来 横井 浩史
出版者
電気通信大学
雑誌
基盤研究(C)
巻号頁・発行日
2016-04-01

障碍者にも容易に使えて安定的なsEMG(表面筋電図)信号を計測できる計測法は、sEMGを制御信号とする福祉機器の実用化のための重要な課題である.本研究は、材料科学と電子工学と情報工学との複合領域的なアプローチで実用性の高いsEMG計測・解析法を開発する.H29年度は,電極の材料において,導電性カーボンブラックを混入したシリコンゴムを用いた、柔軟な筋電電極を開発と基本性能の評価を行った.カーボンブラックの濃度を変えることで、筋電電極の導電性を調整し、導電性と計測された信号のSN比との関係を調べた.電極の導電性が高いほど良いことではなく、最適濃度が2~3%の間になることが分かった.また,金メッキ線と導電性シリコンをハイブリッドした電極を開発し,より安定的な筋電信号計測を実現した.筋電信号計測回路において,信号源インピーダンスの影響を調べるために、小型インピーダンス計測装置を開発し、筋電とインピーダンスとの同時計測を実現した.信号源インピーダンスに基づいた電極配置の探索、及び筋電信号の評価が可能となった.また,インピーダンスと筋電信号との両方を利用したマルチモーダルな識別方法の構築も可能となった.筋電信号の解析において,筋電信号の経時的変化に対応するために群知能を利用した新しい筋電識別法を構築した.筋電義手の制御に想定される7動作(安静,握り,開き,掌屈,背屈,手首の回内,回外)を用いた評価実験を行た結果,パラメータの最適化により,筋電義手を制御するための筋電信号を高精度で識別できることが確認された.