亀崎 允啓 (カメザキ ミツヒロ)

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所属

理工学術院 理工学術院総合研究所

職名

主任研究員(研究院准教授)

兼担 【 表示 / 非表示

  • 理工学術院   創造理工学部

学歴 【 表示 / 非表示

  •  
    -
    2010年03月

    早稲田大学   大学院創造理工学研究科   総合機械工学専攻  

学位 【 表示 / 非表示

  • 早稲田大学   博士(工学)

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2018年04月
    -
    継続中

    早稲田大学   理工学術院総合研究所   主任研究員(研究院准教授)

  • 2017年10月
    -
    2021年09月

    科学技術振興機構 さきがけ研究者

  • 2015年04月
    -
    2019年03月

    芝浦工業大学   工学部 機械機能工学科   非常勤講師

  • 2013年04月
    -
    2018年03月

    早稲田大学   理工学術院総合研究所   次席研究院(研究院講師)

  • 2010年04月
    -
    2013年03月

    早稲田大学   創造理工学部 総合機械工学科   助手

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 2017年04月
    -
    継続中

    自動車技術会

  • 2016年04月
    -
    継続中

    計測自動制御学会

  • 2014年04月
    -
    継続中

    日本機械学会

  • 2011年04月
    -
    継続中

    バイオメカニズム学会

  • 2009年04月
    -
    継続中

    IEEE Robotics and Automation Society

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研究分野 【 表示 / 非表示

  • 知能ロボティクス

  • ロボティクス、知能機械システム

  • 機械力学、メカトロニクス

  • 制御、システム工学

  • 構造材料、機能材料

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • スマートモビリティ

  • スマートアクチュエータ

  • 災害対応ロボット

  • 知能化インタフェース

  • フィールド機械システムデザイン

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論文 【 表示 / 非表示

  • A situational understanding enhancer based on augmented visual prompts for teleoperation using a multi-monitor system

    Mitsuhiro Kamezaki, Junjie Yang, Ryuya Sato, Hiroyasu Iwata, Shigeki Sugano

    AUTOMATION IN CONSTRUCTION   131  2021年11月

    DOI

  • 鉱山ショベルの掘削効率化に関する研究 : 掘削抵抗解析に基づく個別要素法パラメータ同定システムの設計

    水嶋 済也, 山村 真司, 佐藤 隆哉, 水越 勇一, 加藤 史洋, 亀﨑 允啓, 岩田 浩康

    建設機械   57 ( 6 ) 38 - 43  2021年06月

    CiNii

  • A Wheeled Robot Chain Control System for Underground Facilities Inspection using Visible Light Communication and Solar Panel Receivers

    Zhao, W., Kamezaki, M., Yamaguchi, K., Konno, M., Onuki, A., Sugano, S.

    IEEE/ASME Transactions on Mechatronics    2021年

    DOI

  • Toward Health-Related Accident Prevention: Symptom Detection and Intervention Based on Driver Monitoring and Verbal Interaction

    Hiroaki Hayashi, Mitsuhiro Kamezaki, Shigeki Sugano

    IEEE OPEN JOURNAL OF INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS   2   240 - 253  2021年

     概要を見る

    Professional drivers are required to safely transport passengers and/or properties of customers to their destinations, so they must keep being mentally and physically healthy. Health problems will largely affect driving performance and sometimes cause loss of consciousness, which results in injury, death, and heavy compensation. Conventional systems can detect the loss of consciousness or urgently stop the vehicle to prevent accidents, but detection of symptoms of diseases and providing support before the driver loses consciousness is more reasonable. It is challenging to earlier detect symptoms with high confidence. Toward solving these problems, we propose a new method with a multi-sensor based driver monitoring system to detect cues of symptoms quickly and a verbal interaction system to confirm the internal state of the driver based on the monitoring results to reduce false positives. There is almost no data that records abnormal conditions while driving and tests with unhealthy participants are dangerous and ethically unacceptable, so we developed a system with pseudo-symptom data and did outlier detection only with normal driving data. From data collection experiments, we defined the confidence level derived from cue signs. The results of evaluation experiments showed that the proposed system worked well in pseudo headache and drowsiness detection scenarios. We found that signs of drowsiness varied with individual drivers, so the multi-sensor based driver monitoring system was proved to be effective. Moreover, we found that there were individual differences in how the cue signs appeared, so we can propose an online re-training method to make the system adapt to individual drivers.

    DOI

  • Investigation on image signal receiving performance of photodiodes and solar panel detectors in an underground facility visible light communication system

    Wen Zhao, Mitsuhiro Kamezaki, Kaoru Yamaguchi, Minoru Konno, Akihiko Onuki, Shigeki Sugano

    OPTICS EXPRESS   29 ( 2 ) 692 - 705  2021年01月

     概要を見る

    For the safety, underground facilities are required to be inspected regularly, especially with image analysis. Traditional wireless and wired transmission techniques have a weakness of limited transmission range in narrow underground environments. In this study, a new image transmission method based on visible light communication (VLC) has been thus proposed. Two types of detectors as an image signal receiver have been tested and discussed in the following experiments. The photodiodes (PDs) are widely used as a common image signal detector in VLC technology, but image signal detection using solar panels (SPs) has not been studied. PDs have a higher sensitivity and faster response time but a limited detection area and high cost. Besides, PDs require the lens to focus light. On the other hand, SPs have much larger optical signal receiving areas and stronger optical signal capture capabilities. They can realize lens-free detection and are inexpensive. These features of PD were firstly verified in experiments with several receiving areas and angles of detectors. The experimental result revealed that PD had better image detection and recovery capabilities than those of SP. Then, we tbund that a larger receiving area obtained by using double PDs/SPs improved the brightness of the restored image. In a supplementary experiment, the influence of different RGB optical components on VLC, especially the VLC-based image transmission, has been investigated by using two-dimensional Fourier transform frequency analysis. We found that the red optical component significantly increased the intensity and energy of the restored image as the image low-frequency signals were larger than the restored image using ordinary mixed white light, and moreover, the blue optical component decreased the low-frequency part of the image. (C) 2021 Optical Society of America under the terms of the OSA Open Access Publishing Agreement

    DOI

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • 早稲田理工 by AERA 2020 科学が拓く未来

    ( 担当: 共著)

    朝日新聞出版  2020年02月 ISBN: 4022792485

  • 早稲田理工PLUS 2014 Break the impossible! 前人未到の“その先へ”

    亀﨑允啓

    朝日新聞出版  2014年04月

Misc 【 表示 / 非表示

  • 分散最適化したMR流体(磁気粘弾性流体)における磁性体分離現象抑制とロボット機構への実装

    坂本裕之, 亀崎允啓

    塗装工学   56 ( 3 )  2021年

    J-GLOBAL

  • 次世代産業用ソフトロボットの実現に向けた革新的MR材料×駆動機構の融合研究開発

    亀崎允啓, 坂本裕之

    日本ロボット学会誌   39 ( 2 )  2021年

    J-GLOBAL

  • マルチモーダルモニタリングと音声対話によるドライバーの異常兆候検知システム

    林弘昭, 亀崎允啓, 岡直樹, 菅野重樹

    自動車技術会大会学術講演会講演予稿集(Web)   2021  2021年

    J-GLOBAL

  • 遠隔ロボット操作者個人に適した映像タイプを診断する基本フレームワークに関する基礎的研究

    板野峻也, 亀崎允啓, 宮田雅博, 菅野重樹

    日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)   2020  2020年

    J-GLOBAL

  • 通行容易性指標の推定に基づくパーソナルモビリティのためのプロアクティブ操作支援システムの提案

    松繁怜, 亀崎允啓, 亀崎允啓, LAN Dongwon, 森大河, 瀬古俊一, 倉橋孝雄, 菅野重樹

    日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)   2020  2020年

    J-GLOBAL

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産業財産権 【 表示 / 非表示

  • 状況認識推定システム及び運転支援システム

    亀﨑 允啓, 林 弘昭, 岡 直樹, マナワドゥ ウダーラ, 菅野 重樹

    特許権

  • アクチュエータシステム

    亀﨑 允啓, 大槻 健史郎, 裴之, 菅野 重樹

    特許権

  • 方向変換装置及び動力伝達システム

    亀﨑 允啓, 何 卓?, 裴之, 菅野 重樹

    特許権

  • ロボット及びその制御装置、並びに、移動範囲推定装置及びそのプログラム

    亀﨑 允啓, 河野 遼介, 菅野 重樹

    特許権

  • 情報提示システム、情報提示処理装置及びそのプログラム

    亀﨑 允啓, 富田 智哉, 河野 陽大, マナワドゥ ウダーラ, 菅野 重樹

    特許権

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その他 【 表示 / 非表示

  • ティーチング・フェロ...

    2015年04月
     
     

     概要を見る

    ティーチング・フェロー(TF),リーディング大学院「実体情報学」,早稲田大学.

受賞 【 表示 / 非表示

  • Educational Video Competition

    2021年08月   TMI (Transdisciplinary Mobility Innovation)   Watch Out! Your Car is Watching – Part 1: Classifiers for Driver Monitoring Systems  

  • 第9回e-Teching Award

    2021年03月   早稲田大学 大学総合研究センター   Good Practice賞  

  • 優秀講演奨励賞

    2021年03月   日本機械学会 情報・知能・精密機器部門賞   Iterative Dynamic Waypoint Navigationによる複数移動障害物の回避軌道計画とその計算効率化  

  • 優秀講演賞

    2020年12月   計測自動制御学会 システムインテグレーション部門   異なるコンテキスト下での自律移動ロボットの行動に対する人の行動・心象分析  

  • 優秀講演賞

    2020年12月   計測自動制御学会 システムインテグレーション部門   深層強化学習シミュレータを用いた人混み環境における移動ロボットの能動的働きかけ効果の検証  

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 観察と洞察に基づく人間ロボット協調制御の創出

    研究期間:

    2019年04月
    -
    2024年03月
     

     概要を見る

    高齢者介助やリハビリ等の場面で介助者と被介助者との間で求められる信頼関係が,人とその人を支援するロボットとの間にも必要である。そのためには互いに行動を予測しつつ適応的に反応できる「相互誘導」が有効である。本研究では、人間の運動ダイナミクスと動機付けの心理ダイナミクスの変化に基づく予測制御、学習による行動のコンテキスト生成とロボットの人間適応制御を開発し、人とロボットとの相互誘導実現を目指す

  • 実空間での能動的情報探索と仮想空間での高効率動作探索による適応性強化

    研究期間:

    2018年07月
    -
    2021年03月
     

     概要を見る

    未知の環境であっても柔軟かつロバストに動作できる自律型ロボットには,与えられたタスクの成否を判断でき,否と判断された際の代替案を模索できる機能が必要である.災害対応作業には失敗が許されないことから,危険性や時間を要する実空間ではなく,仮想空間での試行錯誤に基づく動作獲得が効果的と考えられる.本研究では,実環境での試行錯誤が難しく,対象の物性が未知の環境において,実空間での能動的情報取得と仮想空間での動作学習機能を核とした「自律移動ロボットの適応性強化」をねらう.2年度は,環境適応性強化システムのうち,(3)動作学習,および(4)動作実行モジュールを開発した.(3)では,効率的な多自由度ロボットの動作学習手法,学習後の動作評価を明示的に出力可能な動作探索手法が求められる.そこで,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた動作学習手法を開発した.具体的には,作業ごとに用意されている基本動作およびそれまでの学習動作から初期集団を形成し,各個体の信頼度を適合度として算出する.そして,その結果から個体をエリート選択とルーレット選択を用いて選択し,交叉・突然変異から次世代の個体を生成する.これを適合度が基準値以上になるまで行う.基本動作と環境情報を入力として,学習後の動作とその信頼度を出力する.(4)において,仮想空間での確認動作を実空間で動作させて確実にタスク完遂するには,実空間での機体の位置・姿勢が,仮想空間で動作させた場合と大きく差異がないことが重要である.そこで,動作実行中に機体の位置や姿勢をモニタリングすることにより,作業に異常がないかを常に監視する.動作に異常が確認された場合,安全な位置まで後退し,操作者にその状態を提示する.災害現場を模した環境で,未知の条件を含む段差登りを実施した結果,仮想空間での動作探索により効率的に動作が学習され,作業が遂行可能になることが確認された.2年度は,環境適応性強化システムのうち,(3)動作学習,および(4)動作実行モジュールの開発に取り組んだ.本年度の成果は,災害現場を模した環境で,未知の条件を含む段差登りを実施した結果,仮想空間での動作探索により効率的に動作が学習され,作業が遂行可能になることが確認されたことである.動作学習のアルゴリズムには,一刻も早くタスク遂行に移れるように「効率的に多自由度ロボットの動作学習が行えること」,そして,制御アルゴリズムの解釈および再利用を可能とする「学習後の動作の評価が明示的に出力できること」が求められる.本研究では,これらの点を十分に考慮し,そのプロトタイプとして遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた.また,効果的に学習を行うため,動作をフェーズに分け,問題が生じたフェーズのみ学習を行った点もポイントである.学習パラメータとして,各関節の目標関節角と角速度,クローラの基本速度,フェーズ切り替え条件などを試行錯誤的に採用した.また,作業中に異常が生じていないかを常に監視するため,動作実行中に機体の位置や姿勢をモニタリングするシステムも開発した.ロボットが有する基本動作とロボットが取得した環境情報を入力として,GAを用いた動作学習を行い,昨年度に提案した信頼度が一定値以上の動作を出力する一連のシステム構築ができたことも重要な成果である.これらのことから,実空間での能動的情報取得と仮想空間での動作学習機能を核とした基盤構築による「自律移動ロボットの適応性強化」のための,基本モジュールは順次構築できており,また,その有用性を実験から確認することができた.また,3年度で取り組む各機能モジュールのブラッシュアップおよび統合基盤システム構築に移行できる有用な成果を得ることができた.以上から,当研究課題は順調に進捗しているといえる.3年度は,環境適応性強化システムにおける(1)~(4)の各機能モジュールをブラッシュアップしながら,基盤システムとして統合を図る.また,より実際的な環境でのシステム評価を行う予定である.(1)環境情報取得および(2)動作確認モジュールに関しては,より複雑な環境下での推定精度と高効率化の両立を図る.そのためには,押し込み量や動作速度,接触箇所等を的確に判断する機能が必要となる.環境情報取得機能と連携した物体性状情報探索計画アルゴリズムの開発を行う.(3)動作学習に関しては,高効率探索のためタスクを分割して並列学習を行う階層化を行う予定である.災害現場のように不確実性のある環境での高精度な動作学習には,探索空間の大きさ(次元数と時間軸方向)が課題となってくる.高速化という観点では,学習の経験を他タスクの学習に再利用できること,さらに,学習結果を制御モデルに反映させられることが重要になってくる.部分観測マルコフ決定過程や転移学習の知見を応用する.(4)動作実行モジュールに関しては,より安全な作業実現のために,タスク遂行中における「推定値と実測値」の誤差をモニタリングし,必要に応じて適切に動作調整を行う反射系のフィードバック系の構築を行う.実環境での試行錯誤が難しく,対象の物性が未知の作業環境において,実空間での能動的情報探索と仮想空間での効率的動作探索を核とした「自律型移動ロボットの適応性強化」に貢献することが本研究課題のねらいである.「自律システム自身が,タスクの成否をいかにして推定するか,そして,タスク成功のために短期間でどのように動作調整していくか,また,これらを達成するために実空間と仮想空間をどのようにうまく使い分けるか」という本研究課題の核心をなす学術的な「問い」について答えをだす

  • 操作型機械における基本入出力ゲインの自動調整手法に関する研究

    研究期間:

    2016年04月
    -
    2019年03月
     

     概要を見る

    人間の操作入力に対する機械の動作出力を規定する操作ゲインは,人間機械システムの作業性能を左右する極めて重要な要素である.適切な操作ゲインが異なると考えられる操作者や作業内容に応じて適合させていくことが望ましいが,人間機械系においては,事前の最適化および頻繁な切り替えが難しい.そこで本課題では,長期間の利用履歴から抽出した特性に徐々に適応させていく基本入出力ゲインの自動調整手法を開発した.操作型移動マニピュレータにおける実験から,作業性能・使いやすさ等の向上が図れることが分かり,人間機械系の馴染み技術に関する基盤的設計論構築への大きな一歩となった.操作型機械の分野において経験的・固定であった操作ゲインを,作業履歴から導出した大局的作業傾向に基づき馴染ませるように適応させていく「自動適応技術」を構築する点が本研究の特色である.操作型機械は一般的に熟練技能が要求されている現状(特に,災害対応ロボット分野では熟練操作者不足が表面化している)を鑑みると,誰でも簡単に使えるようになることを目指すBIOG調整システムの社会的な意義は極めて高いと考える.本研究の成果は,人間・機械・環境系が内包する特性に徐々に馴染む知的インタフェースの基盤技術として,災害対応ロボットだけでなく,遠隔医療や次世代モビリティなどの人間機械系への応用が期待される

  • 遠隔重機オペレータの環境把握性を強化する視覚提示システムに関する基礎研究

    研究期間:

    2014年04月
    -
    2016年03月
     

     概要を見る

    本研究は,遠隔重機オペレータの環境把握性を強化する視覚提示システムの開発を行った.まず,オペレータに提供すべき映像群を作業状況と関連付けてモデル化を行い,それらの映像を提示可能な環境カメラおよびモニタシステムの設定手法を開発した.次に,現場環境の制約条件を踏まえた適応的映像を提示するため,カメラに割り当てる撮像役割を複数個定義し,撮像役割を状況に応じてカメラに割り当てるロールアサインメントシステムを開発した.VRシミュレータにて評価を行った結果,環境把握性の向上により作業性能が向上することが確認された.理論的考察に基づく実際的運用手法の開発により視覚提示システムの基盤的設計論が導出された

  • 準自律型操作支援による双腕建機作業の効率性・安全性向上に関する基礎的研究

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2014年03月
     

     概要を見る

    この度の大震災を機に,建設作業機を用いた災害救助・復旧作業,瓦礫撤去・分別作業などをはじめとするの複雑・高度な重作業が社会的に強く求められるようになった.本研究では,グラップル(把持機構)を備えた双腕タイプの建設作業機をメインのターゲットとした操作者支援システムの基礎開発を行った.本支援システムは,オペレータが主体的に機械操作を行う中で,機械側の自律的な状態認識により判断された効率や安全性が低下する場合にのみ,オペレータの操作を支援するものである.実機を用いた評価実験の結果,本システムを利用することで,経験の浅いオペレータであっても,効率的かつ安全な作業を実現できるようになることが示唆された

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講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • 操作入力と動作出力の差分に着目したパーソナルモビリティの不整地運転支援システムの開発と評価

    松繁怜, 亀﨑允啓, 葛西優介, 菅野重樹

    第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集(SI2020)  

    発表年月: 2020年12月

  • 異なるコンテキスト下での自律移動ロボットの行動に対する人の行動・心象分析

    亀﨑允啓, 斎藤喬介, 柳川勇人, 大西智也, 小林彩乃, シュレスタ ムーンディプ, 菅野重樹

    第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集(SI2020)  

    発表年月: 2020年12月

  • 深層強化学習シミュレータを用いた人混み環境における移動ロボットの能動的働きかけ効果の検証

    亀﨑允啓, 濱田太郎, 李羽晗, 菅野重樹

    第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集(SI2020)  

    発表年月: 2020年12月

  • タクティカルレベル入力を用いた自動運転時の予定外権限移譲における制御介入手法の提案

    林弘昭, 亀﨑允啓, 岡直樹, ウダーラ マナワドゥ, 菅野重樹

    第18回ITSシンポジウム2020  

    発表年月: 2020年12月

  • Human Sensing and Interaction in Automated Vehicles

    Mitsuhiro Kamezaki  [招待有り]

    The Future of In-Cabin Human-Sensing in Intelligent Mobility: Challenges and Opportunities (HSIM), 2020 IEEE Intelligent Vehicle Symposium (IV 2020)  

    発表年月: 2020年11月

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特定課題研究 【 表示 / 非表示

  • 災害対応作業を目的とした建設作業機のための手先荷重計測手法の開発

    2012年  

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     これまでに,災害救助や復旧作業への適応を目的とした次世代建設作業機のための操作者支援システムの開発を行っている.本研究課題では,この支援システムに不可欠となる負荷計測技術を対象としており,これまでに開発してきた負荷計測技術をベースとした研究である.具体的には,作業機マニピュレータの手先にかかる外力負荷(フロント負荷)をロバストかつ高精度に計測する手先荷重計測システムの開発を行った.災害現場など過酷な環境下で作業を行う災害対応作業機は,力センサなどを手先に搭載することが難しいため,搭載性・汎用性の観点から油圧センサを負荷計測センサとして用いている.よりロバストで高精度な計測を行う際には,外力以外の負荷要因(マニピュレータ自重力,シリンダ駆動摩擦力,慣性力による大きな振動成分など)を高精度に除去するアプローチが必要となる一方,完全に取り除き切れない不確定な負荷要因が存在することが問題となる,そこで本課題では,上述の不確実性を内包した実用性の高い荷重計測システムの開発を行った. はじめに,これまで開発してきた負荷要因同定手法を利用して,上述の主要な負荷要因を計測値から取り除いた.本手法は,実装性が容易な同定モデルを用いているため誤差を含むことが前提となる.次に,負荷計測の信頼性を高めるため,負荷有無が正しく判定できない状態を計測シリンダから除外した.この出力結果を複数シリンダで統合し,手先の負荷有無検出を行った.この負荷有無結果をベースとして手先にかかる荷重の計測を行った.負荷あり判定が2つ以上ある場合には,各荷重値の平均値を出力する方法も考えられるが,いずれかに大きな誤差が生じていれば出力値の信頼性が低下する可能性が高い.そこで相対的に誤差が小さいと考えられるシリンダを以下のルールを利用して1つ選出した:誤差の出やすさから動作状態よりも静止状態のシリンダを優先すること,誤差感度の小ささから,ブーム,アーム,バケットシリンダの順に利用すること.各種計測センサを備えた油圧マニピュレータにて評価実験を行った結果,提案した荷重計測システムを用いることで,マニピュレータの姿勢や運動状態などの計測条件によらず,適切にフロント負荷計測を行えることが示された.本年度の開発を踏まえた実装技術の開発を検討している.

  • 建機作業の作業評価システムの開発と実証~作業実施結果の改善ポイントの導出~

    2011年  

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     建設機械を使った重作業の分野では,ロボット技術(Robot Technology: RT)を利用した高機能作業機の開発や情報通信技術(Information-Communication Technology: ICT)を用いた情報化施工技術の開発をはじめとする「高度化」への取り組みが始まりつつある.これら新しい取り組みを適切に評価するためには,作業実施結果を定量化しその結果が示す貢献度や問題点などを数値化する包括的な評価システムが不可欠となる.しかしながら,操作者の多様性および環境の複雑性を有する建機作業の分野においては,作業結果を体系的に評価する枠組みについて論じた研究例は見当たらない.本研究では,これまでに開発を進めてきた作業状態識別技術を利用して作業実施結果の改善点を導出する基礎検討を行った. 作業状態識別手法には,環境や操作者の多様性に依存しないロバストな識別手法である基底作業状態(Primitive Static States: PSS)を用いた.PSSは作業状態を実時間に16通りに分類することが特徴である.はじめに,PSSの2状態間遷移の分析から基本状態遷移(Practical State Transition: PST)を定義した.次に,PSTを作業特性や作業フェーズを明らかにする本質的状態遷移(Essential State Transition: EST)と作業の効率や質を低下させる動作を明らかにする非本質的状態遷移(Nonessential State Transition: NST)とに分類した.実験機を用いた作業評価実験の結果,ESTにより適切に作業内容の把握できること,NSTにより無駄な操作や操作者の不得意作業を導出できることが確認された.本年度の基礎検討をベースに状態識別手法の拡張を行うことで,作業評価技術の基盤技術形成の構築を進めていく予定である.

  • 次世代建設作業機のための準自律型操作者支援システムの開発と実証

    2011年  

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     本研究では,次世代建設作業機のための準自律型操作者支援システムに不可欠となる負荷計測技術に関する開発を行った.建設作業機は,屋外の過酷な環境下で作業を行うため,搭載性・汎用性の観点から油圧センサを負荷計測センサとして用いることとした.本課題では,負荷計測技術の基盤技術開発として,建機マニピュレータの手先外力負荷(フロント負荷)の有無検出を行う汎用的フレームワークを提案した.油圧センサを用いて負荷計測を行う場合,計測されたデータには,外力だけでなくマニピュレータ自重力,シリンダ駆動摩擦力,慣性力による大きな振動成分などの負荷要因が発生してしまう.これらの主要負荷要因はマニピュレータの運動状態に応じて発生し,さらに油圧-機械システムの不確定性と非線形性に起因して同定の難易度が異なることが問題となる.そこで本課題では,上述の不確実性に対するロバスト性に着目して負荷有無判定のフレームワークの開発を行った. はじめに,上述の主要負荷要因を汎用的かつ簡易的に取り除くために,静止状態では理論的なモデルに基づく自重力計算,運動状態では実測値に基づく駆動摩擦力同定を行った.次に,特異姿勢やストロークエンドなどの負荷有無の判定が物理的にできない状態および,マニピュレータ振動や始動圧などの振動的かつ突発的な負荷要因の影響を回避するため,単純なフラグのみを用いたシリンダ状態評価手法を構築し,シリンダ負荷有無検出の信頼性向上を図った.最後に,複数シリンダ(本課題では3つのシリンダが対象)の負荷有無結果を利用優先度に基づき評価および統合し,よりロバストな手先負荷有無検出結果を出力する枠組みを提案した.各種計測センサを備えた油圧マニピュレータにて評価実験を行った結果,提案した外力負荷有無検出システムを用いることで,マニピュレータの姿勢や運動状態などの検出条件によらず,適切にフロント有無検出を行えることが示された.本年度の基礎開発をベースに,手先負荷計測技術の拡張を進めていく予定である.

  • 作業状態分類に基づく作業実施結果の定量化手法に関する基礎的研究~双腕建設作業機を用いた連続・複雑タスクへの適用~

    2010年  

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     ロボット技術(Robot Technology: RT)を利用した高機能作業機の開発や情報通信技術(Information-Communication Technology: ICT)を用いた情報化施工技術の開発をはじめとする「建機作業の高度化」への取り組みが始まりつつある.これら新しい取り組みを適切に評価するためには,作業実施結果を定量化しその結果が示す貢献度や問題点などを数値化する包括的な評価システムが不可欠となる.しかしながら,建機作業が目的や性質の異なる複数のタスク群の連続により構成されていることから,建機作業の分野においては作業結果を体系的に評価する枠組みについて論じた研究例は見当たらない.そこで本研究では,作業状態分類に基づく作業実施結果の定量化手法に関する基礎検討を行った. これまでに開発している基底作業状態(Primitive Static States: PSS)をベースに分析を行った.本研究では,より簡潔に作業実施結果を定量化するために,PSSパラメータである「アーム操作有無・アーム負荷有無・ハンド操作有無・ハンド負荷有無」のうち,部位による分類を除外した「操作有無および負荷有無」で構成されるs-PSS(Simplified Primitive Static States)を定義した.s-PSSを用いた作業状態分類により,作業内容や作業環境の多様性に依存せずに共通の枠組みで作業実施結果の定量化を行うことが可能となる.VRシミュレータを用いて廃材運搬作業を模擬した実験タスクを行い,作業実施結果の定量化および評価を行った.その結果,s-PSSの遷移フローや各状態の継続時間などを比較することで,おおまかな作業内容の把握や操作者ごとの得意・不得意作業などを定量的に把握できることが分かった.本年度の基礎検討をベースにさらに発展させていくことにより,作業実施結果の評価手法の構築へ展開していく予定である.

 

現在担当している科目 【 表示 / 非表示

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2021年04月
    -
    継続中

    機能性流体工学研究会,日本機械学会  運営委員

  • 2021年04月
    -
    2024年03月

    IFToMM World Congress 2023  Organizing Committee Member

  • 2021年04月
    -
    2023年03月

    日本機械学会ロボメカ部門  部門代議員(第0地区)

  • 2021年04月
    -
    2023年03月

    IEEE/ASME Int. Conf. Adv. Intelligent Mechatronics (AIM 2022)  Organizing Committee Member

  • 2020年03月
    -
    2023年02月

    Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers  Associate Editor

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メディア報道 【 表示 / 非表示

  • ロボ関節、磁場で流体操り制御、早大など、出力下げず劣化抑制。

    新聞・雑誌

    日本経済新聞  

    2020年04月

  • 磁気粘弾性流体 開発 制振機・機械制御向け

    新聞・雑誌

    日刊工業新聞  

    2020年04月

  • 2020建設産業とICT

    新聞・雑誌

    日刊建設工業新聞  

    2020年03月

  • 長期貯蔵でも沈降しない高い安定性を持つ磁気粘弾性流体(MR流体)を開発

    インターネットメディア

    NEDOニュースリリース  

    2020年03月

  • 奇才の早稲田軍団、登竜門の「発明コン」で決勝進出 自動運転切り替え技術

    インターネットメディア

    自動運転LAB(インターネットニュース)  

    2018年06月

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