人間の直接教示動作の統計的性質からのロボットへの作業スキル移植 : 折り紙動作を題材として(テーマセッション「手」,手,実・仮想空間の知覚・認知,一般)
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概要
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Even if a robot has enough potential for sensing and actuation to perform a skillful manipulation task, it cannot perform such a task unless it knows how to do such a task, i. e., manipulation skill. We usually use a teaching pendant to teach the desired motions to robots in factories and sometimes specify the motions by means of computer programming. However, it is very difficult to teach manipulation skill through such conventional ways because manipulation skill may involve complicated sensory feedback and such feedback control law is difficult, even for an expert of this task, to describe explicitly.To solve this problem, we proposed a method to transfer skill from human to robot by direct teaching. A Hidden Markov Model (HMM) was employed to model the statistical characteristics of the teaching data demonstrated by a human. A nominal trajectory and sensory feedback control laws were extracted from the statistical characteristics of the trained HMM. However, the proposed method has several remaining problems. First, a threshold value to extract the periods where the sensory feedback control is applied must be chosen by trial and error. Second, the way of applying sensory feedback is binary, i.e., the feedback is either fully applied or not at all. Third, although the sensory feedback period is extracted based on the correlation between velocity and force, no directional dependency of this correlation is taken into account.In this paper, a new method to extract sensory feedback control laws is proposed. The proposed method introduces continuous weighting factors based on the canonical correlations between velocity and force so that we don't have to decide a threshold by trial and error, the degree of applying sensory feedback becomes continuous, and the directional dependency of the correlation is taken into account.
- 2009-06-08
著者
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