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

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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。

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

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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。

著者

川原 暉弘 石原 太聞 林 夏 迫田 大河 武田 龍祐 姜 有宣 李 容旭 辛 徳 山本 正彦 大海 悠太

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.2G4ES403, 2020 (Released:2020-06-19)

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ランニングやウォーキングなどのスポーツの現場での人物動作分析を目指し、人物に自動で追尾して骨格分析を行うドローンシステムの開発を行なった。 ドローンにはJetson NanoマイコンとPixHawkフライトコントローラ、カメラを搭載し、カメラ入力映像をOpenPoseで解析、人物と距離を保ちながら撮影を行なう。

著者

奥下 竜太郎 吉村 奈津江 神原 裕行 辛 徳 ベルカセム アブデルカデル ナサルディン 小池 康晴

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.114, no.326, pp.1-6, 2014-11-14

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脳活動を用いてこれまで手首などの動作や運動イメージを識別した報告がされてきたが,手指などの末端の動きや力の強弱において脳波(EEG)を用いて識別した報告はされていなかった.本研究では,EEGを用いて皮質信号源電流推定を行い手指の屈曲,伸展および力の強,弱において,高い精度で識別出来る事を確認した.皮質信号源電流は脳波(EEG)と核磁気共鳴画像法(MRI)の脳データを用いて,階層的変分ベイズ法(VBMEG)により推定された一次運動野,前運動野,補足運動野の波形とした.また動作と共に神経細胞の発火頻度が変化することから,波形の周波数スペクトルを用いて識別することで高い識別率が得られる事を確認した.

著者

辛 徳 嶋田 修 佐藤 誠 小池 康晴

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.87, no.9, pp.1860-1869, 2004-09-01

被引用文献数

12 3

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これまで,人腕のインピーダンスは,マニピュランダムにより摂動を与えることで計測されてきた.これらの実験結果はいずれも摂動区間の平均値なので,時間に対して連続的に変化するスティフネスは測定不可能であり,その摂動区間以外には測定できない.更に,このような摂動実験環境では運動中や接触作業中の変化するスティフネス特性を解析することは難しい.そこで,本研究では表面筋電信号を運動指令とする筋肉骨格系のモデルを作成して,このモデルから直接スティフネスを推定する方法を提案する.このモデルは筋肉の長さの変化項及び筋肉の硬さの変化項を線形関数で表現し,関節トルクを運動指令に関して2次まで表現した.そして,このモデルのパラメータは,筋電信号と力センサから計測した関節トルクを用いて最小二乗法により求めた.その結果,パラメータの推定に使用していないデータに関しても関節トルクを推定できるようになり,スティフネスの連続的な変化値やスティフネス楕円体を推定することができた.