【研究領域課題番号】18K04059 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

習熟度 / 視線情報 / 画像処理 / 医療機器操作 / 遠隔作業支援 / ネットワーク / 指運動 / ロボット / センシング / 医療機器

【研究成果の概要】

本研究では，センサ・ロボット・ICT技術を導入し，操作者の運動情報による作業熟練度の定量化と，遠隔作業支援システムを構築することで，医療機器操作の教授法を確立することを目的とした．人工呼吸器操作を対象とした手首部・指部・頭部の運動，視線の計測システムを構築し，被験者実験により，手首部角速度や加速度，視線移動量など習熟に伴い共通的な変化を示す特徴量と，指運動の連動性など個別の変化を示す特徴量があることを明らかにした．さらに，サーバクライアント構成をべースとしたシステムにより，映像音声通信と並行して，プロジェクタ，マニピュレータ，移動ロボット，カメラの遠隔操作を実現した．

【研究の社会的意義】

少子高齢化・医療機器の高度化の進む中，医療機器を扱う技術者のニーズは高く，その技術習得の効率化や技術の維持，技術者を支援する環境が重要となる．本研究では，これまで操作年数等で判断していた医療機器操作の熟練度を，操作者の動作から定量的にとらえることを目的とし，習熟に伴い共通的に変化する運動特徴量や個人個人で異なる変化を示す特徴量を明らかした．これにより，操作時の動作に基づく定量的で客観的な習熟の基準への基礎データを得た．また，災害時やコロナ対策での移動制限の状況にも対応可能な，遠隔地での医療機器操作を，映像音声とロボットで物理的・情報的に支援する遠隔作業支援システムを構築した．

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【配分額】4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)

【研究分野】知能機械学・機械システム

【研究領域課題番号】16F16739 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

スティフネス / センシング / 触覚フィードバック / 画像処理 / 視覚によるスティフネス計測 / スティフネスセンサ / ロボット

【研究成果の概要】

臨床現場では様々な手術によって内視鏡カメラが体内の臓器の観察などに用いられている．また手術の目的によっては患部に対して施術を行う必要があるものの，画像情報だけでは手術が困難な場合が存在する．そのような状況では触覚情報を術者に伝える必要があるものの，大きな装置が必要であったり，内視鏡カメラに加えて計測デバイスも人体に挿入する必要があり，負担が大きかった．それに対して，本研究の目的はカメラ画像のみによって，物体に触れたときの触覚情報を得るための技術開発を行うことである．特にこのような技術開発によってロボットの手先の先端が外部の物体に触れたときの機械的な特性を得ることを目的とする．これによって他のセンサを体内に入れずに，臓器の状態を知ることが可能となる．
これに関する従来研究では，ロボットの手先につけたバネの変位を画像から計測することで，物体のスティフネスを計算していた．しかしながら計算の制度が表面に触れるセンサの角度に依存することが分かった．そこで本研究では，新たに複数の片持梁を用い，異なる方向からの触診を可能にした．また片持梁を使うことで，センサが軽量化され，様々な商用カメラへの実装ができるようになった．このため，内視鏡のようなデバイスにおいても，画像情報を得られるだけでなく，物体のスティフネスが同時に計測できるようになるという利点がある．またこのセンサは電力などの外部装置が必要ないため，低コストで作成できるというメリットや，従来からある内視鏡のデバイスにそのまま使用できるセンサを開発した．

【研究種目】特別研究員奨励費

【研究期間】2016-11-07 - 2019-03-31

【配分額】2,200千円 (直接経費: 2,200千円)

【研究分野】農業情報工学

【研究領域課題番号】17658111 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

全方位視覚センサ / オプティカルフロー / ナビゲーション / 画像処理 / 車両 / ロボット / 自律走行

【研究成果の概要】

自律走行や精密農法で用いられる高機能車両を普及させるため,全方位視覚センサによって圃場内の位置と移動速度,および姿勢変化を検出するシステムを構成し,高精度のナビゲーションシステムを低コストで提供することが本研究の目的である。研究の申請時はオプティカルフローにより車両の移動量を検出し,それを積分して車両の位置を計算することを目指していたが,18年度の研究で高解像度のカメラを使用すれば,圃場外に設置したランドマークの画像から,車両の絶対位置を測定できる可能性があることが判明した。移動量の積分では累積誤差が生じるが,絶対位置の測定ではそれが無いため,高精度のナビゲーションを行える可能性がある。そこで19年度はより広いスペースで実験を行い,位置測定の精度を調べた。実験は48m四方の平地で行い,その四隅に道路工事用のコーンを設置した。四角形内を12m間隔で区切るグリッドの交点である9箇所の地点で撮影を行い,四つのコーンの方位データからカメラの位置を同定した。その結果測定誤差は最大で35cm,平均で16.5cmであり,飼料生産に関わる作業など,それほど精度を要しない作業には十分適用できる測定精度が得られた。またオプティカルフローに関しては姿勢の変化を検出するプログラムを開発した。これらの研究によって測定精度については実作業に適用できる可能性が見い出されたが,リアルタイムで測定するにはプログラムの改善が必要であり,車両に搭載してナビゲーションを行うまでには至らなかった。今後,更に精度を向上させるとともに,処理速度の高速化を図る必要がある。

【研究種目】萌芽研究

【研究期間】2005 - 2007

【配分額】3,300千円 (直接経費: 3,300千円)

【研究分野】農業機械学

【研究領域課題番号】11556044 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

サトウキビ / 培養苗 / 株分け / 移植 / ロボット / 活着率 / 画像処理

【研究成果の概要】

本研究は、サトウキビの培養苗をロボットによって株分け、移植することを目的としている。通常の作物の場合,セルトレイのセルには1個体のみが存在するため,その機械による移植は容易であるが,培養苗はセルトレイに複数本密生して植えられている為,分離して1本ずつ移植するには人手に頼る他はない。昨年度は,モデル苗を用いた苗分離機構の実験を行った.本年度は,実際のサトウキビで根の絡み合った苗を,1本ずつに株分けする実験を行った。また,移植後の活着率を調査した.
1)株分けシステムの開発:複数の密生した苗を1本ずつに分離するには,1本だけを掴む機構と,残りの苗を押さえておく機構が必要である。そこで,1本だけを掴む為に,吸着及び把持機構を備えたエンドエフェクターを開発した。また,残りの苗を押さえておくために,2個のベルトコンベアを対向して配置した。エンドエフェクターは6軸垂直多間接型ロボットに装着されており,最も少ない力で苗を分離できるように最適な軌道を描くことが可能になっている。また吸着部の形状を,苗の形状に合わせて縦に細長くすることで,一度に1本の苗のみを吸着する事が出来る。エンドエフェクターとベルトコンベアは,協調してコントロールされ,苗の分離を確実にしている。成功率は77.1%,1本の分離に要する時間は約20秒であった。
2)移植後の活着率の調査:本研究で開発した株分けシステムによって分離された苗と,人手によって分離された苗の株分け後の活着率を調査した.その結果,株分けシステムでは,66.7%が,また人手では72.1%が活着した事が確認された.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1999 - 2001

【配分額】13,100千円 (直接経費: 13,100千円)

【研究分野】農業機械学

【研究領域課題番号】09556053 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

パラレルメカニズム / 機械除草 / 作物列追従 / 画像処理 / 自律走行 / パラレルマニピュレータ / ロボット / パラレルマニュピレータ

【研究成果の概要】

本年度は、除草用パラレルマニュピレータの動作確認ならびに圃場における自律走行実験を行った。
1)除草用マニュピレータとして試作したHEXAロボットの高速ハンドリング実験としての動作確認を行った。高速搬送装置としての利点を生かすため、エンドエフェクタの把持力が小さい場合に、搬送物の慣性力を利用して把持力を増加させる手法の開発を行った。また、機械除草装置をパラレル機構によって条列追従させるための基礎実験の検討を行った。
2)本年度は、画像処理アルゴリズムとして畝間を検出して自己位置同定を行う手法を開発した。色変換により畝間の土を検出しノイズ除去後、数本見える畝間形状が3角形になり、カメラ前方の畝間は面積が最大となる。ラベリング処理により最大面積の畝間だけを抽出する。境界点に対して最小自乗法により直線近似し、3次元透視変換によりカメラの方向ならびに作物との距離を計算した。本手法は、畑だけではなく水田における稲列検出にも用いることができるアルゴリズムである。その結果、位置推定精度は、最大誤差でオフセット4.5cm、方位角誤差1.2°であり、画像処理の実行速度は0.1秒以下であった。また、画像処理により実際の作物列追従実験を行った結果、軌跡の最大誤差は6cmであった(走行速度0.5m/s)。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1997 - 1999

【配分額】13,700千円 (直接経費: 13,700千円)

【研究分野】情報通信工学

【研究領域課題番号】09450149 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

画像処理 / 移動通信 / PHS / ロボット / 高精細画像取得 / 高品質画像取得 / 移動カメラ / 焦点画像処理 / ウォークスルー / 全焦点画像 / 任意焦点画像

【研究成果の概要】

本研究では,広域をカバーする移動通信網を利用した新しいメディアヘの応用として、移動カメラによる映像情報の能動的な取得とその仮想環境技術への応用を目指した。
・移動制御プラットホームの構築
電動車とその制御系を改良し、電動車のPCへの接続を行った。PCを介して制御することで、コマンドに応じて移動方向、速度をかえることができる。
・LANおよびPHSデータ通信を介した制御
LAN環境、PHSの32kbpsデータ通信回線のTCP/IPの下で移動プラットホームの制御を行った。
・画像の簡易な圧縮伝送系の構築
空間解像度の制御による圧縮伝送方式を検討した。制御者が画面内の興味のある部分を指示することで、空間解像度を可変にした圧縮伝送の方式を実装した。
・移動通信網を介した遠隔移動プラットホームによる画像取得実験
PHSのデータ通信回線を介し、TCP/IPの下でモバイルプラットホームを遠隔制御するとともに画像取得を行うシステムを用いて、移動環境での画像取得実験を行った。
・画像の高精細、高品質処理
複数の焦点画像を用いた画質の制御手法についての検討を行った。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1997 - 1999

【配分額】8,700千円 (直接経費: 8,700千円)

【研究分野】農業機械学

【研究領域課題番号】06454106 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

早期防除 / 除草剤 / 減量施用 / 自律走行 / 機械除草 / 画像処理 / 防除 / 除草 / 農薬施用低減 / 環境 / 初期防除 / 初期除草 / 微少画像 / 作業ツール / ロボット

【研究成果の概要】

将来の作業自動化への展開を前提として、除草剤の顕著な減量効果が期待できる施用方法について検討した。今回は、雑草への薬剤直接施用の効果を調べた結果について報告する。1995年4月〜12月に実施した実験では、要因として、雑草の種類(4水準)×除草剤の種類(3水準)×施用時期(3水準)×施用方法(3水準)×薬液濃度(3水準)×反復(10)を設定した。いずれの場合も〈全面散布〉の効果が高かったが、提案した〈塗布〉や〈注入-最大920倍の施用効果比が得られた〉の効果も比較的高いといえた。この場合、雑草の生育時期や除草剤の種類を選ぶことが重要であった。以上のことから、必ずしも雑草を枯死させる必要がなく作物との間に生育差を与えるだけでよいとするならば、今後本提案方法の実用化は十分考えられる。
一方、除草剤散布に対する規制から薬剤散布から機械式除草に移行する傾向にある。そのための雑草認識手法ならびに自律走行の手法が重要となる。そこで、葉菜類畑における位置認識技術として圃場内で走行する場合の畝間における位置認識技術について研究を進めた。作物列画像を色変換(HSI変換)して、色相より2値化条件を求める。2値化条件は判別分析法により行った。2値化画像で畝間と作物列との境界線をハフ変換で求める。消失点の座標ならびに直線のパラメータを3次元透視変換して自己位置を推定を行った。その結果、方向角度の誤差で0.5°以内、偏差で2cm以内で求めることが出来たため、自律走行の制御には十分であることが確認できた。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1994 - 1996

【配分額】7,100千円 (直接経費: 7,100千円)