1 0 0 0 OA 人体の動作計測技術における基礎的原理から最新動向まで
- 著者
- 尾形 邦裕
- 出版者
- 一般社団法人 システム制御情報学会
- 雑誌
- システム/制御/情報 (ISSN:09161600)
- 巻号頁・発行日
- vol.63, no.8, pp.341-345, 2019-08-15 (Released:2020-02-15)
- 参考文献数
- 23
1 0 0 0 OA 押し動作における自他身体誘導スキルの計測と解析
- 著者
- 尾形 邦裕 國吉 康夫
- 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.31, no.4, pp.390-400, 2013 (Released:2013-06-15)
- 参考文献数
- 27
Humanoid robots should be able to handle independently human bodies. In previous studies, robots manipulated human bodies using brute force, but this does not accurately reflect a human's action. Yoshinori Kouno, who has studied several skills related to physical exertion, including martial arts and nursing-care motions possesses, as the subject, we studied these motions and analyzed the techniques that were superior to other body dynamics. In this study, we focused on the pushing action of human, and aimed to understand the body's dynamics. The zero moment point (ZMP) trajectories of the actor varied around the center of gravity (COG), and the actor used the falling momentum to push the recipient's body. Kouno reported that the position of the fingers enabled him to control his arm movements. Hence we analyzed the electromyogram signals of the whole body. Analysis of the recipient's resistance based on the ZMP and COG, suggests that the recipient can predict the attack by the actor of the action and braces him/herself for the impact. Thus, the actor needs to confound the recipient's prediction to realize human pushing motions with less effort. The falling momentum strategy and change in the arm's force play an important role to in confusing the prediction. We confirm the effectiveness of these body dynamics using numerical simulation. Finally, we conclude that the “knack” of the pushing motion is due to a special pose of fingers.
1 0 0 0 OA 他者を引き上げる動作の身体力学構造の解析とモデル化
- 著者
- 尾形 邦裕 國吉 康夫
- 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.33, no.6, pp.470-480, 2015 (Released:2015-08-15)
- 参考文献数
- 34
It is so difficult for many people to handle other's body. Japan's aging population, the skill of lift-up motion and transfer motion is needed in the nursing care field. Utilizing self body dynamics and understanding other's movement are important to these nursing-care motions. Yoshinori Kouno, who has studied several skills related to physical, including martial arts and nursing-care motions, as the participant, we studied these motions and analyzed the techniques that were superior to other motion skills. From measurement result of pulling-up motion, we find acceleration of center of mass increases sharply by discontinuous change of zero moment point, Kouno pulled other's body up using the instantaneous. To pull the standing other's body, Kouno uses strategy of ``falling momentum,'' and Kouno constrains the movement of his arms. Therefore, we conclude that knacks of pulling-up motion are the changing ZMP by the stepping motion and constraining the arm joints. Based on these analysis result, we construct the dynamics model and control strategies, confirmed by numerical analysis and dynamic simulation. Then, to confirm the effectiveness of these skills, we perform the validation experiments on general participants instructed with these knacks.
1 0 0 0 OA 障害者の座位姿勢における衣服作製のための3次元計測とバーチャル着装の研究
障害により体が不自由な車いす利用者の体型に合い、着崩れせず、動きを妨げない等、障害に配慮された衣服が必要だが、従来の衣服作製技術は立位姿勢が基本で、座位姿勢ではない。そこで、座位姿勢の衣服作成支援のため、衣服を着た座位姿勢での非接触・接触3次元体形計測システム、衣服圧が測定できて自由に座位姿勢を変えられるダミーを研究・試作した。また、試着の負担軽減のため、RGB-Dカメラによる非接触3次元計測にて衣服CGモデルを作成し、アパレルCAD等によるシミュレーションのような実時間で試着結果を可視化するため、体の動きの認識結果に応じて衣服CGを変形させAR技術で重畳表示する手法を開発した。
1 0 0 0 人の人体操作術におけるコツの抽出と解析及び人型ロボットへの応用
本研究の目的は人の持つ高度な運動スキルを解明し,ロボットの新たな運動制御法を確立することにある.本研究では,高度な運動スキルとして他者の身体を扱う動作に注目し,これを解析するために甲野善紀に実験協力を得た.そして片手で人を引き上げる動作,人を押す動作,竹刀で相手の姿勢を崩す動作など様々な動作の計測解析を行なってきた.そして各動作において動作の成否を分ける重要な運動特徴を抽出した.これらの運動特徴の有効性を検証する必要がある.そこで,片手で人を引き上げる動作及び押し動作において力学モデルを導出し,動力学シミュレータによってそのモデルの妥当性を検証した,その結果,いずれにおいても動作の主体者のみならず,受け手の運動も重要でありことが分かり,甲野は受け手に任意の運動を誘導することで少ない労力でタスクを成功させていることが分かった.本研究では,押し動作に注目し,解析から得た運動特徴に基づくロボットを開発した.押し動作では腕部の高剛性と全身を活用した瞬間的な加速度変化が重要であることが動作解析の結果から分かっている.腕部の高剛性は多関節筋の拮抗が重要な役割を果たしていると考えられ,これを実現するために空気圧人工筋をアクチュエータとして用いた.このロボットを用いた押し動作の実験の結果,受け手の運動誘導が確認され,運動特徴に基づくロボットの有効性が確かめられた.本研究で開発したロボットは運動特徴の重要な点を実装したに過ぎず,複雑な人の身体において運動特徴が重要な役割を果たしていることを正確には示していない.そこで,運動特徴をコツという簡易な表現にまとめ,このコツを人に教示することで動作に変化が生じるかどうかを検証した.実験の結果,コツの教示による主体者の運動に統計的に有意な変化が確認できた.このように,人の運動解析から重要な運動特徴を抽出し,その再現性,工学的応用などを示すことができた.