超高速ビジュアルサーボシステムのモデリングとモデル学習
【研究分野】機械力学・制御
【研究キーワード】
ビジュアルサーボ / 高速ビジョン / 微生物制御 / ロバスト性 / ボール捕獲 / 学習アルゴリズム / 超高速マニピュレーション / モデル学習制御 / 単眼視 / トラッキング / アクティブビジョン / ビジョンチップ / ステレオ視
【研究成果の概要】
従来の汎用マニピュレータは、関節角センサにより手先位置を精度高く制御することを基本に設計されており、ビジョンセンサにより高速に制御することを念頭にしていない。そのため、高速ビジョンの性能を十分に引き出した知的な高速タスクを実現することが難しい。このようなことから、真の意味での高速ビジュアルフィードバックの実現のためには、視覚システムの高速化と同時に、それに対応したマニピュレーションシステムの高速化が重要となる。この目的のためには、単に高速動作が可能なマニピュレータを導入するだけでなく、画像処理・アクティブビジョン・マニピュレータ・ハンドなどの特性を正確に把握して制御系を設計することが重要である。いいかえると、超高速ビジュアルサーボシステムの実現のためには、システムを構成するすべての要素のダイナミクスを統一的に記述するモデルの設計と、パラメータ同定手法およびモデル学習アルゴリズムの開発が必須である。
上記の認識のもと、本研究では下記の課題に挑戦した。
1.高速ハンドシステムによるビジュアルサーボ
本研究では高速多指ハンドシステムを開発し、落下するボールや円柱を安定に把握するアルゴリズムを開発・実装し、実験により超高速ビジュアルサーボの性能を評価した。
2.微生物トラッキングシステム
本研究ではゾウリムシを例に取り、ゾウリムシが泳ぐプールの位置をXYステージでビジュアルフィードバック制御することにより、ゾウリムシ個体の活動を安定に計測するシステムを開発した。
3.ビジュアルサーボの安定領域の拡大
本研究では、カメラ視野が有限であるという制約を考慮して、安定領域を拡大する方法を検討した。
4.ビジュアルサーボシステムにおける構成とロバスト性
本研究では、異なる構造とアルゴリズムの組み合わせにより、システムのロバスト性が大きく変化することを指摘し、ロバスト性向上のための指針を与えた。
5.ボール捕獲とリフティングタスク
【研究代表者】