1 0 0 0 OA 釣り糸を用いた人工筋肉を動作させるための制御装置の開発
- 著者
- 清水 智 坂田 修一 福田 聖斗 辛 徳
- 出版者
- 東京工芸大学工学部
- 雑誌
- 東京工芸大学工学部紀要 = The Academic Reports, the Faculty of Engineering, Tokyo Polytechnic University (ISSN:03876055)
- 巻号頁・発行日
- vol.43, no.1, pp.15-20, 2020-06-30
既存の電動義手には柔軟性に乏しい、駆動音がする、重いといった問題がある。これらの問題を解決する方法としてアクチュエータに人工筋肉を使用するということが考えられる。人工筋肉には様々な種類があるが、近年注目されているのはMITのHainesらのグループが発表した釣り糸人工筋肉である。この人工筋肉は高出力、低コスト、高い量産性を持つが、動作方法についてはまだ確立されていない。本研究ではペルチェ素子を用いた制御装置を製作し、市販されているロボットハンドに釣り糸人工筋肉と制御装置を組み込み、動作検証を行なった。
1 0 0 0 OA 深層学習を用いたロボットアームのピックアップ作業に関する研究
- 著者
- 坂田 修一 清水 智 福田 聖斗 辛 徳
- 出版者
- 東京工芸大学工学部
- 雑誌
- 東京工芸大学工学部紀要 = The Academic Reports, the Faculty of Engineering, Tokyo Polytechnic University (ISSN:03876055)
- 巻号頁・発行日
- vol.43, no.1, pp.10-14, 2020-06-30
近年,深層学習を活用することでロボットによるピッキング作業の自動化が進んできており作業の効率化が行われている。本研究では深層学習を用いて一般物体認識を行い、物体との距離を深度カメラで測定し、ピッキングを行うシステムを制作することを目的とする。実験では、認識システムのモデル選定実験、深度カメラの性能実験、ピッキング実験を行った。結果、認識システムは YOLOv3·Tinyを採用した。深度カメラは実距離との誤差が平均 0.2cm だった。ヒ゜ッキング実験では物体をピッキングすることに成功した。課題として、座標に問題があるため修正が必要である。