遠隔操作システム

本研究室では、人間を支援し、社会に貢献できる遠隔操作システムの開発を目指しています。

1. 遠隔操作のためのオペレータへの映像提示システム

人間が作業することが困難な災害地や廃炉現場では、遠隔操作ロボットアーム等を用いることが想定されていますが、ロボットアームを用いて安全かつ確実に作業を行うためには、オペレータに適切なカメラの映像を提示する必要があります。本研究では、環境情報および作業内容に基づき、作業中のオペレータに対して適切な視点を提示するためのカメラ配置手法および映像提示手法の開発を行います。具体的には、3次元環境情報、作業のターゲットの情報などから複数台のカメラの適切な位置を計算する手法を開発するとともに、画像から3次元の環境モデルを構築するシステムの開発に取り組んでいます。

代表論文

Haoxiang Liu, Ren Komatsu, Hanwool Woo, Yusuke Tamura, Atsushi Yamashita and Hajime Asama: "Viewpoint Selection without Subject Experiments for Teleoperation of Robot Arm in Reaching Task Using Reinforcement Learning", Proceedings of the 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2022), pp.1015-1020, January 2022.
Hao Xu, Ren Komatsu, Hanwool Woo, Angela Faragasso, Atsushi Yamashita and Hajime Asama: "Camera Orientation Estimation in Leaking Indoor Environment via Vanishing Point of Water Drops", Proceedings of the 2020 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR2020), pp.176-181, November 2020.

2. 極限環境における強化学習を用いたロボットアームの制御システム

災害地や廃炉現場といった極限環境下では、広域における環境情報を正確に取得することは困難になります。そこで本研究では、センサの計測精度が保証される局所領域内におけるロボットアームの自律制御手法の構築に取り組みます。機械学習の一種である強化学習を用いてオペレータが指定したポイントまでにアームを自律的に動かすアルゴリズムを開発しています。