卒論

習熟度に合わせた再生速度を実現する
動作再現システムの構築
張維雪
(学籍番号 61212860)
指導教員大西公平教授
Isetsu Chou Ohnishi Lab. 12016/2/2
目次
1. 背景
2. モーションリプロダクションシステム
3. 提案手法
4. 実験
5. 結論
2015-02-02

1. 背景
人間の動作学習
 動作学習の困難性
- 現場にいないと学習できない
• 教師/模範が不可欠
- 目視で動作を学習するには限界がある
• 位置情報のみを取得
• 力情報の取得が不可
©壁紙.com
©パフォーマーズなび
Fig. 1. 学習動作例
(a) けん玉
(b) 手術
 動作学習方法
- 動作学習の方法が確立されておらず、
目視による手段が主流
力情報を取得できる学習方法が必要

1. 背景
 人間の動作を保存/再生
- 何回でも動作を観察できる
- オリジナル動作をそのまま再現する
• 位置情報と力情報の両方を取得
• オリジナル動作が速い/複雑な場合、学習は困難
段階的動作学習
 習熟度に合わせた動作学習
- 学習しやすい動作速度から学習する
 再生速度の編集
- 所望の再生速度をカスタマイズする
再
生
速
度
速
©日本コスモトピア
Fig. 2. 段階的学習の例 Fig. 3. 段階的学習
熟練者
初心者
遅
モーションリプロダクションシステム
速く複雑な動作を学習する手法を考慮する必要がある
オリジナル動作の再生速度を編集して段階的に学習

1. 背景
従来手法（間引き）
 問題点
Fig. 4. 間引き例 Fig. 5. 再生速度を遅くする場合
再生速度を小数倍に設定できない再生速度を保存データより
遅く設定できない

1. 背景
本論文の目的
本論文の提案
 再生速度を任意に設定することのできる動作再現システムの構築
- 再生速度を小数倍に設定することを可能にする
- 再生速度を保存データより遅く設定することを可能にする
 補間関数を用いた再生速度の編集
- 3つの補間関数を使用
• ベジェ補間
• ラグランジュ補間
• 3次スプライン補間
実験により提案の有効性を確認し，3つの補間関数の比較をおこなう

m
s dif
2HnM
com
ˆ
：マスタ
：スレーブ
：和のモード
：差のモード
：推定値：アダマール行列：質量
pC
fC
：位置制御器
：力制御器
res
X
ext
F
：位置
：力
Master Robot Material
res
mX
ext
mFˆ
Slave Robot
res
sX
ext
sFˆ
0 res
s
res
m XX
0ˆˆ  ext
s
ext
m FF
 制御目標
位置追従
作用反作用
：外乱オブザーバ
：反力推定オブザーバ
DOB
RFOB
res
 ：応答値 ref
 ：応答値
(b) ブロック線図
バイラテラル制御
Fig. 6. バイラテラル制御
(a) ロボットの挙動
Material

 マスタロボットのデータの保存
Master Robot Material
res
mX
ext
mFˆ
Slave Robot Material
res
sX
ext
sFˆ
モーション保存システム
res
mmemory XX 
ext
mmemory FF ˆ
m
s dif
2HnM
com
ˆ
：マスタ
：スレーブ
：和のモード
：差のモード
pC
fC
：位置制御器
：力制御器
res
X
ext
F
：位置
：力：外乱オブザーバ
DOB
RFOB
res
 ：応答値
Fig. 7. モーション保存システム

 マスタロボットのデータを
スレーブロボットで再生
0 smemory XX
0 smemory FF
Slave Robot Material
res
sX
ext
sFˆ
モーション再生システム
m
s dif
2HnM
com
ˆ
：マスタ
：スレーブ
：和のモード
：差のモード
pC
fC
：位置制御器
：力制御器
res
X
ext
F
：位置
：力：外乱オブザーバ
DOB
RFOB
res
 ：応答値
Fig. 8. モーション再生システム

3. 提案手法
補間を用いたモーションリプロダクションシステム
 補間によるデータ生成
補間手法memoryX
memoryF
pro
memoryX
pro
memoryF任意の
再生速度
0ˆ  ext
s
pro
memory FF
0 res
s
pro
memory XX
学習者
新しい制御目標
Fig. 9. 補間によるデータ生成の流れ図
ベジェ補間，ラグランジュ補間，3次スプライン補間を用いる

↓Spring
4. 実験
実験概要
 動作データの保存
- 1自由度のリニアモータを用いて
バイラテラル制御をおこなう
 補間データの生成
- 動作データを補間関数を用いて加工し，
再生速度を編集する（オフライン）
 再生データの取得
- 補間データをロボットに入力し，動作を
再生する
↑Slave Robot
↓Master Robot
rfobg
nM
dobg DOBのカットオフ周波数
質量pK
vK
位置ゲイン
速度ゲイン
fK 力ゲイン
K バネ剛性 ST
RFOBのカットオフ周波数
サンプリングタイム
2500
100
1
0.2[N/mm]
0.5[kg]
400[rad/s]
400[rad/s]
1[msec]
Fig. 10. 実験機
Fig. 11. 接触動作における環境

25
15
5
-5
Position[mm]
Time [s]
(a) 位置
25
15
5
-5
Position[mm]
Time [s]
25
15
5
-5
Position[mm]
Time [s]
20
10
-10
-20
Force[N]
Time [s]
(b) 力
20
10
-10
-20
Force[N]
Time [s]
20
10
-10
-20
Force[N]
Time [s]
4. 実験
実験結果
 接触動作(0.8倍)
(a) 位置 (b) 力
(a) 位置 (b) 力
Fig. 12. 動作データ（0.8倍速）
Fig. 13. 補間データ（0.8倍速）
Fig. 14. 再生データ（0.8倍速）
動作データの保存
補間データの生成
再生データの取得
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
5.6[s] 5.6[s]
7.0[s]
7.0[s]
7.0[s]
7.0[s]
再生速度を小数倍にすることが可能であることを確認した

25
15
5
-5
Position[mm]
Time [s]
(a) 位置
25
15
5
-5
Position[mm]
Time [s]
25
15
5
-5
Position[mm]
Time [s]
20
10
-10
-20
Force[N]
Time [s]
(b) 力
20
10
-10
-20
Force[N]
Time [s]
20
10
-10
-20
Force[N]
Time [s]
4. 実験
実験結果
 接触動作(1.3倍)
(a) 位置 (b) 力
(a) 位置 (b) 力
Fig. 15. 動作データ（1.3倍速）
Fig. 16. 補間データ（1.3倍速）
Fig. 17. 再生データ（1.3倍速）
動作データの保存
補間データの生成
再生データの取得
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
5.6[s] 5.6[s]
4.3[s] 4.3[s]
4.3[s] 4.3[s]
再生速度を小数倍にすることが可能であることを確認した

5. 結論
 再生速度を任意に設定できることを確認した
 各補間関数間を用いた動作再生において違いがないことを確認した

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