執筆日 ２０２０年１２月１日
東京大学 工学系研究科 修士１年 小嶋 麻由佳
２０２０年１０月９日から１１日にかけてオンライン開催された日本ロボット学会第３８回学術講演会のセッション参加レポートをお届けします．ロボット学会初のオンライン開催ということで，直接先生方にお会いできなかったのは残念でしたが，スライド等はむしろ見やすく，快適でした．
今回レポートするのは，セッション初日，１０月９日の２セッション目に開かれた「視覚・触覚に基づくロボットマニピュレーション（2/2）」です．最先端のロボットマニピュレーションに関する研究発表が２セッションに跨って１２件行われました．全体的に，「深層学習」を用いた研究が多かったです．また，視覚と触覚を両方用いた研究も多く，興味深く聞かせていただきました．
まずは，ざっとプログラムを紹介します．
１件目は，ミネベアミツミ(株)による「ステレオ生画像を用いた物体の位置・姿勢推定手法によるバラ積み部品の自動整列システム」です．ステレオ生画像の視差によって奥行きなどを検出し，部品を整列させるシステムを提案していました．
自動整列実験の様子．（予稿原稿[1]より転載）
２件目は，立命館大学と明治大学と金沢大学による「ロボットハンドの掌内の圧力中心情報を用いた把持力の調整とマニピュレーション」です．指先と掌の触覚センサ情報に基づいて，物体の姿勢制御を行っていました．
ロボットハンドと触覚センサ．（予稿原稿[2]より転載）
３件目は，中部大学とCKD(株)による「画像生成ネットワークの逆伝播に基づく繰り返し更新による物体姿勢推定を用いた物体把持」です．２D画像を用いてコンビニ商品であるサンドイッチなどの姿勢推定を行い，目標姿勢まで把持して持ち替えるシステムを開発していました．サンドイッチのアニメーションがヌルヌル動いていて分かりやすかったです．
姿勢推定の流れ．（予稿原稿[3]より転載）
４件目は，金沢大学による「peg in hole作業のためのパーツ自転を利用した動作戦略」です．Pegの自転を利用したpegの移動によって，pegとholeの接触状態を検出してPeg in Hole作業を成功させていました．
５件目では，PFNの高橋先生が「触覚センサと深層学習を用いたマニピュレーション」という題材で基調講演をしてくださいました．従来の吸引ハンドでは把持しにくいものを把持するためには，グリッパと複数センサの融合が必要だとのことで，様々なセンサの特徴やマルチモーダル学習についてお話してくださりました．複数センサを融合させた学習をするのは難しそうですが，とても興味深く思いました．
これらの中から，私が特に興味を持った２件目の「ロボットハンドの掌内の圧力中心情報を用いた把持力の調整とマニピュレーション」について，詳しくレポートします．
「ロボットハンドの掌内の圧力中心情報を用いた把持力の調整とマニピュレーション」（立命館大学・明治大学・金沢大学）
多指ハンドによるインハンドマニピュレーションの高度化を目指して様々な触覚センサがロボットハンドに応用されており，それらセンサを応用した把持物体の安定化やマニピュレーションが多く研究されているそうです．
今回の発表では，掌上のCoP（Center of Pressure）のみを触覚センサ情報として利用し，ロボットハンドの把持力の調整によって物体との接触位置の安定化を行う制御則を提案していました．特に，曲率を持つ物体において上手く姿勢が変化したらしいです．物体を回転させて動かすというのは，単純ですが面白いと思いました．今後の研究に期待したいです．
姿勢制御実験の様子．（予稿原稿[2]より転載）
以上で「視覚・触覚に基づくロボットマニピュレーション（2/2）」のセッションレポートを終わります．この他にも，「視覚・触覚に基づくロボットマニピュレーション（1/2）」「確率ロボティクスとデータ工学ロボティクス～認識・行動学習・記号創発～(3/5)」「ヒューマンインタラクション(2/2)」「ヒューマン・マシン・インターフェース」のセッションについてもレポートしていますので，そちらも是非御覧ください．
【講演プログラム】
1B2_OS07：視覚・触覚に基づくロボットマニピュレーション（2/2）
[1] 1B2-01 ステレオ生画像を用いた物体の位置・姿勢推定手法によるバラ積み部品の自動整列システム
○中野 芳宏（ミネベアミツミ(株)）
[2] 1B2-02 ロボットハンドの掌内の圧力中心情報を用いた把持力の調整とマニピュレーション
○米田 知生（立命館大学），小澤 隆太（明治大学），鈴木 陽介（金沢大学）
[3] 1B2-03 画像生成ネットワークの逆伝播に基づく繰り返し更新による物体姿勢推定を用いた物体把持
○荒木 諒介（中部大学），真野 航輔（中部大学），大西 剛史（中部大学），平野 正徳（CKD（株）），平川 翼（中部大学），山下 隆義（中部大学），藤吉 弘亘（中部大学）
[4] 1B2-04 peg in hole作業のためのパーツ自転を利用した動作戦略
○澤田 拓朗（金沢大学），辻 徳生（金沢大学），鈴木 陽介（金沢大学），渡辺 哲陽（金沢大学），平光 立拓（金沢大学），関 啓明（金沢大学）
[5] 1B2-05 【基調講演】触覚センサと深層学習を用いたマニピュレーション
○高橋 城志（PFN）
