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研究紹介

  • セル構造化ロボットシステム（CEBOT）

    セル構造化ロボットシステム (CEBOT) とは，自己組織型の再構成可能なロボットシステムであり，その概念は福田教授によって提案されました．CEBOTは，数多くの"セル"と呼ばれる，単機能の自律型ロボットによって構成され，タスクや環境にあわせて形態を自己組織的に再構成できるロボットシステムです．別名，"動的再構成可能ロボット"とも呼ばれたりします．学会では，"自律分散ロボットシステム"とか"自己組織化ロボットシステム"の分野において恵研究成果を発表しています．この概念に基づき，いくつかのCEBOTを試作し実験を行ってきました．現在，セル間の通信問題，動的な知識の最適配分に関する研究や，システムの形態決定法に関する研究を行なっています．蟻が協調的に働くのをシミュレーションしたり，その群の知能を研究しています．さらに，新しいCEBOTを開発し，CEBOT実現のための研究を行なっています．この研究には，多くの興味ある研究課題があり，ハードウエアーに関する問題と同様に，動的作業計画や，分散%協調制御に関する問題を含んでいます．このシステムの特徴により，知的生産システム，宇宙，農業，医療や，建設分野などの応用分野があります．

  • マイクロ・ロボット

    本研究では，髪の毛程の小さなモータを作る技術を用いて，微小領域の物理現象を考慮してマイクロアクチュエータやマイクロマニピュレータの設計，試作及び解析，そして，制御に関する研究を行なっています．これまでに細径のパイプ中を移動するマイクロ移動ロボットや，多自由度マイクロマニピュレータの開発を行ないました．クリーンルームや，シリコンデバイス製造設備を供えた本大学の先端技術共同開発センターに参加し研究を行なっています．毎年開催されるマイクロマシンとヒューマンサイエンスの国際シンポジウムは，当研究室が中心となって名古屋市と，各種委員会の協力のもと，創設され開催され，1999年には第10回を迎えました．

  • ナノテクノロジー

    本研究では、マイクロレベルからナノレベルまで，実験解析と統合に基づく理論と応用に関して研究を行っています．材料創製、デバイス，加工，マイクロ・ナノ操作，計測、駆動，シミュレーション，マイクロナノシステムと医療バイオ・産業応用など．

  • バイオマイクロマニピュレーション

    本研究では生物細胞のような微小な物体を操作するためのマニピュレーションシステムに関して研究を行っています．生物細胞や更に小さいＤＮＡなどはマニピュレーターによって直接操作することは非常に困難であると同時に操作対象を破壊してしまう恐れがあります．そこで，本研究では静電場などの電場や光マニピュレーションなどの非接触に操作する技術に関して研究を行い，非破壊マニピュレーションシステムの構築を目指しています．

  • 血管内脳外科手術のための遠隔操作システム

    本研究では医師が手術などを行う際の支援を行うシステムの開発を目的としています．特に血管内脳外科手術を例にカテーテルを用いた低侵襲手術における操作支援ならびに血管内情報の提示に関して遠隔操作ならびに力覚提示などの技術を用いて研究を行っています．現在は遠隔操作用のジョイスティックとコントローラーを製作し，カテーテル先端につけた力センサーを用いた力覚支援によるカテーテルの挿入システムに関して研究を行っています．

  • インテリジェントロボットのための学習に関する研究

    通常人間や動物が行っている変化する環境への適応能力は，現在のロボットの能力と比較して遙かに優れている．今後ロボットが他の動物の同様に人間社会である役割を担って行くには，プログラムされた動作以上の能力や予期されていない環境下においても対応可能な能力が必要となる．この能力の一例として新しい動作の自動獲得がある．そこで，枝から枝に渡る手長猿型ブラキエーションロボットを用いて新たな移動動作を獲得していく制御構造の研究をシミュレーションと実機の両面から行っている．

  • 相互適応知的マンマシンインターフェースに関する研究

    本研究では操作者と機械システム間のインターフェースを操作者の技術等に応じて最適化を行い，最適な操作支援の実現を目的としています．具体的には視覚支援及び力覚支援を中心にバーチャルリアリティー技術などを用いてシステムを構築しています．現在はクレーンの操作を例題に触れ止め動作などの操作において熟練者の動作と同等の動作を実現するための支援を視覚支援，力覚支援ならびに聴覚を用いて実現するためにシステムの開発を行っています．

  • ソフトコンピューティングからの知的制御

    赤ちゃんは，まず自分自身の評価に基づいて幾度と無く試行を繰り返すことによって，歩行や把持動作，投げ動作等の基本的な行動を獲得するが，その後，子供は，以前の経験した基本的な行動と目的行動との関係づけをおこなうことによって少ない回数でより複雑な動作を獲得している．つまり，経験を重ね，それを利用することで，人はより複雑な行動を獲得できる．このプロセルをロボットに埋め込むことで，設計者が複雑な行動の為の多大なプログラムを作ることなく，ロボットが次第により複雑な行動を獲得していくことが望ましい．そこで，行動の獲得を協調に注目し，そのアルゴリズムの研究を行っている．まず，行動の獲得には，遺伝的アルゴリズム，遺伝的・進化的プログラミング，強化学習等を用いた効率の良いアルゴリズムの研究を行い，また，行動の協調では，基本的な行動間で協調を行うことでより複雑な行動が実現可能となる行動に基づく階層制御構造について研究を行っている．

  • ６本足歩行ロボットの研究

    ロボットを宇宙や深海などの極限的な場所において活躍させようとする基礎的な研究として，単なる平坦な地面上だけでなく坂になっていたりでこぼことしているような不整地において自由に動き回って作業することのできるロボットの姿勢制御が必要である．本ロボットは，足の長さによって上体の傾きをコントロールすること，端的に言えば，上体の作業状況に応じて，重心の位置を上体の動きにともなっていかにバランスの良い意位置に保つことができる．そのような状態で，ロボット上部に搭載したマニピュレーターによる作業を行うことが出来ます．現在は目的とする作業に対して最適な作業計画を移動ロボットとマニピュレーターの特性の違いを考慮しつつ構築するアルゴリズムに関して研究を行っています．

  • 感性工学を用いた画像処理に関する研究

    人間は視覚や聴覚といった五感によって得られた情報を基に様々な判断を行っています．その判断のほとんどは論理的な根拠に基づくものですが，一部の判断は，個人の好みや感情に基づいて行われます．特に同一種類の中から選択する場合には好みのような感性が左右することが多く見られます．そのような感性を用いた判断のメカニズムを解明し，自動システムに適応を考えるのが本研究の目的です．現在は個人の好みなどの閑静情報をファジィモデリングを用いて表現し，抽出に用いるアルゴリズムの開発を行っています．

  • 情動型ロボットシステム

    人間は感情や情動に基づいた行動決定を多々行うことがあります．本研究ではこのような情動に基づいた行動決定をロボットにおいて実現し，動的な環境の様な外的な条件が変化していくシステムにおいてロボット自身が動的に自己の行動やアルゴリズムを最適化していくシステムの実現を目的としています．現在は，群ロボットを例に，互いに独立した存在であるロボットたちが自己の判断に基づいて独自に動作するシステムを，この情動を用いることによって構築することを目的としています．

  • 非線型制御による動的動作の実現に関する研究

    現在，様々な技術の発達を背景に自由度が高く複雑な動作を動的に実現できるロボットが開発されています．本研究では，そのようなロボットにおいて最適な制御を行うために非線型制御の様々なアルゴリズムの適応を考え，シミュレーション及び実験により研究を行っています．現在はブラキエーションロボットを例題に研究を行っています．

  • 遺伝アルゴリズム(ＧＡ)を用いたインテリジェントシステムの最適化

    生物の進化の方法をモデルにした，最適化方法である遺伝アルゴリズム（ＧＡ）を用いて，インテリジェントシステムの最適化を行う方法を提案しています．インテリジェントシステムは，ファジィやニューロを用いた認識システムや知的ロボット制御を含み，その構造の最適化をヒューリスティックに行います．また，ロボットの行動計画において，個々のロボットの行動の最適化や複数ロボット間での協調動作を考慮した行動をＧＡによって最適に計画する研究を進めています．

  • 極限作業用ロボットシステム

    この研究の主な目的は，極限作業や未知環境に対するメンテナンス%ロボットの応用にあります．この目的のロボットとして，壁面走行ロボット，浮遊型マニピュレータや，ブラキエーション型移動ロボットなどがあります．

  • ニューロモフィックコントロール

    我々の研究室では，ATDNN(Active Time Delay Neural Network)を提案した．これは，NN に新しいダイナミックな構造を与えるものです．さらに，ファジー推論を用いて収束性を向上させる新しい学習則も提案しました．このような研究の成果によって，福田教授が実行委員長であるIJCNN'93 (International Joint Conference on Neural Networks)が，１９９３年１０月に名古屋開催されました．さらに，ファジィ，ニューロ，人工知能を階層的に用いた，インテリジェント%コントロールシステムの開発が研究目標です．

  • センサ統合システム

    これまでに，ニューラルネットワークやファジー推論を用いた新しいセンサー統合技術の開発がされてきました．この研究の目的は，航空産業におけるロボットシステムの応用のためのセンサー統合システムの開発です．

  • パラレルリンクマニピュレータ

    パラレルリンクマニピュレータはアクチュエータを並列に配置することにより，従来のマニピュレータが不得意としている高速，高精度な運動ができることに加え，過般重量も増加し，今後の応用が期待されています．本研究ではこれまでにパラレルリンクマニピュレータの制御に欠かすことのできない運動学，動力学，力制御の計算法を提案してきました．

  • マンロボット協調型ロボットシステム

    このシステムは，直接オペレータによって操作されます．作業環境との相互作用を伴ったマニピュレータとオペレータの協調制御が提案され，実験装置に応用されています．このシステムは，建設分野への応用が非常に有効です．

  • ロボットのスキル%ベースト制御

    この研究は，人間の技能（スキル）をロボットのコントロールへ適用する研究です．どのようにタスクをモデル化するか，オペレータの動きから，どのようにスキルとして抽出し，ロボットのコントロールへ適用するかが主な研究課題です．２個のパーツの組立作業に対する方法を提案しました．

  • 双腕型マスタ・スレイブマニピュレータシステム

    本研究の目的は，タスク指向制御の概念に基づく半自律型テレロボティクシステムの開発にあります．マスターアームを用いた複数のスレーブアームの協調制御の方法に関する研究がこの研究のテーマです．今までに，シングル・マスタ双腕スレーブマニピュレータシステムのタスク指向コントロールを提案してきました．

  • 双腕マニピュレータの協調制御

    本研究は2台の6軸ダイレクトドライブマニピュレータ，ビジョンセンサを組み合わせた双腕マニピュレータシステムによる協調作業により，従来の単腕マニピュレータのではできなかった，人間が普段行なっている作業に近い高度な柔軟物体のハンドリングを行なうことを目的としています．

  • ２足歩行ロボット

    本研究では，進化的アルゴリズムを用い，２足歩行ロボットの各関節軌道の生成法および，モデル誤差の補償器の設計手法の研究を行っています．この補償器はシミュレーションで使用するモデルの誤差を補償するものであり，この補償器によって，シミュレーションで得られた軌道が，より簡単に実機に適用できます．

  • 遠隔操作システム

    本研究は，テレマニピュレータ（マスタースレイブマニピュレータ）の新しい制御法の開発を目指したものであります．テレマニピュレータの知能化によるオペレータ支援を目的とし，力と運動のスケーリング問題や伝達系の無駄時間の問題にも取り組んでおります．

  • 光アクチュエータによる光一貫型システムの研究

    光をエネルギ源として供給し，駆動力を発生する光アクチュエータとして，光歪アクチュエータ（PLZT）を用いた光サーボシステムの研究を行っています．光圧電素子アクチュエータは情報伝達の可能性も有するため，光一貫型システムの実現を目的としています．応用例として光マイクロ・グリッパー及び光移動マイクロ・ロボットを考案し，試作しました．

  • 追加学習型ニューラルネットワーク

    本ニューラルネットワークは，ラジアル基底関数に基づいたニューロンを増加させながら学習することにより，付け加えたい新しいパターンを学習させるだけで，以前に学習したパターンを忘れずにそのパターンを記憶することができます．パターン認識などで，学習したニューラルネットワークが認識できなかったパターンを再度学習させるときに有効です.

  • ロボット・マニピュレータの力・衝突制御

    マニピュレータのエンドエフェクタと環境との間に、機械的な干渉が生じるような作業を行う場合に必要不可欠な力制御および接触する際に生じる衝突を考慮した制御に関する研究を行っている．

  • バイオ技術における画像処理システムの開発

    この研究の開発目的は，マイクロロボットの為の，画像処理システムの開発にあります．この研究では，AI，ファジーやニューラルネットワークが応用され用いられています．バイオ技術応用のためマイクロキャリア上の動物細胞の認識や，プロトプラストの認識が現在行なわれている研究です．