執筆日：2021年2月15日
筑波大学 牧原昂志
2020年10月9日から11日にかけてオンライン開催された第38回日本ロボット学会学術講演会セッション参加レポートをお届けします．
今回レポートするのは，セッション3日目，10月11日の午前中に開かれた「GS11:マニピュレーション(1/2)」です．
このセッションでは７件の発表が行われました．まずはその内容を簡単にご紹介します．
1件目は金沢大学のグループによる，「ロボットによる特性が未知な紐の動的マニピュレーション -キャスティングマニピュレーション- 」です．紐をもって先端を対象に当てるキャスティングの操作をマニピュレータを使って実現する手法となっています．
2件目は宇都宮大学のグループによる，「複数物体に対する双腕での同時リーチングのためのCNNに基づくEnd-to-End学習」です．教示データを利用した学習から，双腕によってそれぞれ異なる物体にリーチングを行う手法となっています．
3件目は信州大学・(株)不二越による，「物体把持における姿勢余裕と手先姿勢誤差の修正量に基づく移動マニピュレータの姿勢評価」です．移動マニピュレータの姿勢によって異なってくる，把持動作の実現しやすさを評価しています．
4件目は香川県産業技術センターによる，「特異点，関節の可動範囲および干渉を考慮したマニピュレータ姿勢の評価指標の検討」です．環境への干渉を考慮してマニピュレータ手先位置姿勢の可操作性（動かしやすさ）を評価する指標を提案しています．
5件目は大阪大学のグループによる，「ロボットによる棒を用いた押し作業の動作計画」です．棒の持ち方，物体の当て方を選択して押し動作を行う手法の提案です．
6件目は岡山大学のグループによる，「双腕マニピュレータを用いた線状柔軟物体のハンドリングにおける経路生成」です．双腕によるひもの形状操作のための手先軌道の生成手法を提案しています．
7件目は早稲田大学・岩手大学・オムロン(株)・(株)AISingによる，「安全性と生産性の両立を目的とした人移動予測に基づくロボットアームの軌道調整手法」です．人とマニピュレータの協調作業において，人の軌道を予測し，干渉を防ぎつつ作業を効率的に実行できる手先軌道の設計手法を提案しています．
これらの中から，私が特に興味を持った1件目の「ロボットによる特性が未知な紐の動的マニピュレーション」と5件目の「ロボットによる棒を用いた押し作業の動作計画」について，詳しくレポートします．
「ロボットによる特性が未知な紐の動的マニピュレーション -キャスティングマニピュレーション- 」（金沢大学）
皆さんの普段の生活の中で柔らかいものを扱う機会は頻繁にあり，洗濯物や電源ケーブルなどたくさんのものが溢れています．これらをロボットによって操作することは非常に難しく，その理由の一つとして物の形状や特性によって変形の様子が異なることが挙げられます．ロボットにとっては，この変形をできるだけ正確に予測することが操作の実現につながります．
この研究では，キャスティングと呼ばれる，ひもの先端を対象に当てる操作を目標としています．キャスティングは動的な操りを必要とするため，操作する物によって変形の様子が大きく変わるので特に難しいタスクとなっています．人でやっても難しそうな操作ですが，この研究ではひもの特性（長さや重さなど）が違うものに対しても同様の戦略で操作を実現しています．
図1.コンセプト（予稿原稿[1]より転載）
図2.モデルにおける紐のパラメータ推定（予稿原稿[1]より転載）
私が特に面白いと感じた点は，ひもの特性に関するパラメータを推定する方法です．ひもを質量-ばね-ダンパ系と見てモデル化を行い，ロボットの操作による変形を予測して手先の軌道を生成します(図1)．このモデルは，物体の特性によって異なるパラメータを割り振ることで，様々なひもに対して変形を表現することができます．パラメータの推定は，実際にロボットを動かしてカメラで撮影した軌道と理想の軌道のギャップを埋めるように，繰り返しパラメータを変更していきます(図2)．ひもの特性はモデル化や人手によるパラメータのチューニングだけでは難しく，実際に操作しないとわからないことがあります．この研究では，実際に動かした結果からフィードバックを行うことで，物体の特性をロボットがほぼ自律的に獲得している点が面白いと感じました．
「ロボットによる棒を用いた押し作業の動作計画」（大阪大学）
人は生活の中でさまざまな道具を利用することで目標の作業を行っています．例としては，紙をきる作業のためのはさみやネジを締めるためのドライバーがあげられ，道具を使って作業を上手に行っています．道具を使うことは，作業する人の機能を拡張する役目をもっており，手だけでは困難な作業ができるようになります．
この研究では，ロボットによる道具の操作に着目しており，棒を使って物を押す作業を実現しています(図3)．物体の押し動作は，物を掴むことを前提としない操作として様々な研究が行われており，掴むことができないものや重い物を移動させることが可能という利点があります．押しかただけでなく，棒の持ち方まで考慮して操作の戦略を構築している点(図4)が私は面白いと感じました．
道具を使った作業は，汎用的な作業ができるロボットの実現のために非常に重要な技術だと私は考えています．特定の目的に対するツールをロボットの手先に取り付けたものは，異なる作業が存在した時にツールチェンジャなどで入れ換えを行うことがあります．それに対して，道具を使うことでコストも少なからず削減できることや，協調動作などで同じ道具を人間と共有して使うこともできるので，応用する場面がたくさん増える可能性がある点が面白いと感じました．
図3.押し動作の例（予稿原稿[5]より転載）
図4.押し動作のアルゴリズム（予稿原稿[5]より転載）
以上で「マニピュレーション(1/2)」のセッションレポートを終わります．セッション後半となる「マニピュレーション(2/2)」もレポートしていますので，こちらもぜひご覧ください．
【講演プログラム】
3B1_GS11：マニピュレーション(1/2)
[1] 3B1-01 ロボットによる特性が未知な紐の動的マニピュレーション -キャスティングマニピュレーション-
○田畑 研太（金沢大学）,関 啓明（金沢大学）,辻 徳生（金沢大学）,平光 立拓（金沢大学）
[2] 3B1-02 複数物体に対する双腕での同時リーチングのためのCNNに基づくEnd-to-End学習
○及川 良太（宇都宮大）, 久田 智己（宇都宮大）,星野 智史（宇都宮大）
[3] 3B1-03 物体把持における姿勢余裕と手先姿勢誤差の修正量に基づく移動マニピュレータの姿勢評価
○鈴木 聡史（信州大学）,遠藤 大輔（(株)不二越）,山崎 公俊（信州大学）
[4] 3B1-04 特異点，関節の可動範囲および干渉を考慮したマニピュレータ姿勢の評価指標の検討
○福本 靖彦（香川産技セ）
[5] 3B1-05 ロボットによる棒を用いた押し作業の動作計画
○平木 亮輔（大阪大）,万 偉偉（大阪大） ,小山 佳祐（大阪大）,原田 研介（大阪大）
[6] 3B1-06 双腕マニピュレータを用いた線状柔軟物体のハンドリングにおける経路生成
○大仲 弘真（岡山大学）,松野 隆幸（岡山大学）, 戸田 雄一郎（岡山大学）,見浪 護（岡山大学）
[7] 3B1-07 安全性と生産性の両立を目的とした人移動予測に基づくロボットアームの軌道調整手法
○和田 智博（早大）, 亀崎 允啓（早大／JSTさきがけ）, 坂本 義弘（早大）, 菅野 重樹（早大）, 佐藤 葉介（岩手大）, 金 天海（岩手大）, 寧 霄光（オムロン(株)）, 赤木 哲也（オムロン(株)）, 出澤 純一（(株)AISing）, 菅原 志門（(株)AISing）
