1.はじめに
2022年9月5日から9日にかけて東京大学で開催された第40回日本ロボット学会学術講演会のセッション参加レポートをお届けします．
2.セッションレポート
今回レポートするのは，セッション4日目，9月8日の午後に開かれた「マニピュレーション(2/2)」になります．このセッションでは合計8件の発表が行われました．まずは発表の概要について紹介します．
1件目は筑波大学の研究グループによる「バイラテラル制御に基づく模倣学習による斜面の拭き動作」[1]です．この研究では，バイラテラル制御を利用して作制した教師データから斜面の傾斜角度に依存しない拭き動作を学習する手法を提案しています．
2件目は筑波大学の研究グループによる「バイラテラル制御に基づく模倣学習による三次元曲面拭き動作の学習」[2]です．この研究では，バイラテラル制御を利用して作制した教師データからスケールが未知な三次元曲面の拭き動作を学習する手法を提案しています．
3件目は横浜国立大学の研究グループによる「汎用パーツフィーダのための平面内センサレス in-hand ケージングマニピュレーションの計画」[3]です．この研究では，ケージングを利用してセンサレスでハンド内の姿勢を未知の状態から特定の姿勢まで移動させる手法について提案しています．
4件目は中部大学の研究グループによる「Vox2C-space:動作計画のための機械学習に基づくC-space の生成」[4]です．この研究では，動作計画を行う際に使われるコンフィギュレーション空間を機械学習を使用することによって従来よりも速く求める方法について提案しています．
5件目は東京大学の研究グループによる「湿ると吸着するゼラチンを用いた真空パッド造形による吸着と吸引のシンプルな統合」[5]です．この研究では，吸着と吸引両方を行えるゼラチンによって構成された真空パッドに関して，その材料の構成比や形などに関して最適な作成法を提案しています．
6件目は九州工業大学と東京大学の研究グループによる「動的障害物回避のための多峰性最適化を用いたオンライン軌道計画法」[6]です．この研究では，動的障害物を回避を目的として，ロボットの軌道計画においてポテンシャル法と多峰制最適化を組み合わせたアルゴリズムを提案しています．
7件目は中部大学の研究グループによる「Mask-attention機構を導入した PPO による物体把持動作の視覚的説明」[7]です．この研究では，深層強化学習によるロボット動作の学習において Mask-attention 機構を導入し，ロボット動作の判断根拠の視覚化を行えたことを報告しています．
8件目は信州大学と(株)ユウワの研究グループによる「洗濯物の認識と小型ロボットの協調動作による折り畳みに関する研究」[8]です．この研究では，画像処理によって洗濯物を判別し，小型ロボットの協調動作によって洗濯物を折りたたむシステムを提案しています．
これらの中から，私が特に興味を持った1件目の「バイラテラル制御に基づく模倣学習による斜面の拭き動作」[1]と，5件目の「湿ると吸着するゼラチンを用いた真空パッド造形による吸着と吸引のシンプルな統合」[5]について詳しくレポートします．
図1:ロボットの外観 [1]
図2:制御システム [1]
まず「バイラテラル制御に基づく模倣学習による斜面の拭き動作」[1] についてです．この研究では，傾きが一定でないの斜面に対して，力制御が重要な拭き動作をロボットに行わせるために，バイラテラル制御を利用して作成した教師データにより模倣学習を行う手法を提案しています．
この手法では教師データの作成にバイラテラル制御によるリーダ/フォロワマニピュレータを利用しています．リーダ側を人間が操作しながら，フォロワ側に実際の拭き動作を行わせることで教師データを作成していきます．これによって，マニピュレータが動作中に受ける力をフォロワ側から，その力に対する動作をリーダ側から別々に得ることができます．このように作成した教師データから，拭き動作における力に対する制御を学習させるのが今回提案された手法です．
この研究ではこの手法を角度が一定でないホワイトボードの拭き掃除を対象に実験を行っています．結果，拭き動作中の角度変化を含む教師データは与えていませんでしたが，学習後の自律動作では拭き動作中に斜面の角度を変えて もきちんとホワイトボードに追従し拭き動作を行いました．
バイラテラル制御を利用した教師データの作成により，制 御に必要な指令値とタスク中の外部情報としての力情報を別々に求めるというのはとても効率的だと思いました．拭き動作だけでなく，様々な力制御が重要なタスクでの応用を期待しています．
図3:提案された吸引・吸着パッド [5]
図4:吸着の様子 [5]
図5:パッドがはがれる寸前の比較 [5]
次に「湿ると吸着するゼラチンを用いた真空パッド造形による吸着と吸引のシンプルな統合」[5]についてです．この研究では，ゼラチンを用いた新しい真空パッドの提案を行っています．
比較的遠距離から物体を引き寄せる吸引や至近距離でのみ機能する吸着には様々な手段があり，それぞれの手段に短所と長所があります．近年では互いの短所を補えるように複数手段を組み合わせる試みがあります．
研究グループは，ロボットハンドの指という狭い領域に配置することを目指して，吸引・吸着手段の一体化・統合された機構としてゼラチンを用いた真空パッドを提案しています．この機構は，ゼラチンが適度に湿ると吸着する性質(図4)を利用しており，既存の吸引・吸着を統合した機構と比べ複数の素材の接着や非常に微細な構造の造形といったものが必要なく，シンプルで破損しにくい機構が作成可能です．この研究では，具体的に，ゼラチンが乾燥してもパッド全体が一定の弾性を保持し吸引が可能であるという要件を満たすためにゼラチンの材料比とパッドのリップ先端厚において適切な値を提案しています．
ゴムのパッドとの比較実験(図5)において，ゴムと比べて滑りが発生しやすいので吸引力が落ちている可能性があるという考察がありましたが，吸引・吸着を使い分けるという要素にプラスして，吸引しながらある程度の滑りを考慮したマニピュレーションというのもタスクによっては面白いかもしれないと感じました．
以上でセッション「マニピュレーション(2/2)」の紹介を終わります．このセッションでは，力制御が難しい場合や，環境に柔軟に対応する必要がある場合など，既存のロボットには難しいタスクに対しての打開策が数多く提案され，様々なタスクの自動化が予見されるような内容だったと思います．
参考文献
[1] 赤川徹朗, 七種勇樹, 境野翔, “バイラテラル制御に基づく模倣学習による斜面の拭き動作,” 日本ロボット学会第40回学術講演会予稿集， 4B3-01, 2022.
[2] 山根広暉, 七種勇樹, 境野翔, 辻俊明, “バイラテラル制御に基づく模倣学習による三次元曲面拭き動作の学習,” 日本ロボット学会第40回学術講演会予稿集，4B3-02, 2022.
[3] 中西佑太, 上久木田治毅, 込山隼, 前田雄介, “汎用パーツフィーダのための平面内センサレス in-hand ケージングマニピュレーションの計画,” 日本ロボット学会第40回学術講演会予稿集，4B3-03, 2022.
[4] 木南貴志, 山内悠嗣, “Vox2C-space: 動作計画のための機械学習に基づく C-space の生成,” 日本ロボット学会第40回学術講演会予稿集，4B3-04, 2022.
[5] 長谷川峻, 岡田慧, 稲葉雅幸, “湿ると吸着するゼラチンを用いた真空パッド造形による吸着と吸引のシンプルな統合,” 日本ロボット学会第40回学術講演会予稿集，4B3-05, 2022.
[6] 是澤真由, 長隆之, “動的障害物回避のための多峰性最適化を用いたオンライン軌道計画法,”日本ロボット学会第40回学術講演会予稿集，4B3-06, 2022.
[7] 本多航也, 板谷英典, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, “Mask-attention機構を導入した PPO による物体把持動作の視覚的説明,” 日本ロボット学会第40回学術講演会予稿集，4B3-07, 2022.
[8] トランタンクォア, グエンミンヌット, 河村隆, “洗濯物の認識と小型ロボットの協調動作による折り畳みに関する研究,” 日本ロボット学会第40回学術講演会予稿集，4B3-08, 2022.
田原芳基（Yoshiki Tahara）
2021 年横浜国立大学理工学部機械・材料・海洋系学科卒業．現在同大学大学院先進実践学環修士課程在学中．（日本ロボット学会学生会員）
