高速3Dビジョンに基づく高速ハンドマニピュレーションシステム
近年，ロボットハンドとその応用は，学術界および産業界の両方からますます注目を集めている．
多くの研究がロボットハンドの開発と，静的で剛体物体のマニピュレーションに焦点を当ててきた一方で，実世界の多くのタスクは動的なものである．
さらに，日常の環境には紙や衣服のような非剛体物体が数多く存在する．
そこで本研究では，動的な非剛体物体と適切にマニピュレーションできるロボットハンドシステムを開発する．
タスクの目標として，落下する紙片のキャッチングを設定した．
これを実現するために，遠隔操作，強化学習に基づく制御，形状に基づく視覚フィードバックの3つに分解している．
本研究では，これら3つのサブタスクを達成し，高速3Dビジョンに基づく高速ハンドマニピュレーションシステムを構築した．
本システムは，1ms未満の遅延，平均0.54mmの紙の変形，および100%の成功率を達成した．
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参考文献
- Xiaohang Shi, Qitong Guo, Ruoyu Jia, Chunxin Yang, Kenichi Murakami and Yuji Yamakawa: A 3D Vision-based Framework for Teleoperation and Dynamic Catching with A High-speed Multi-fingered Hand, IEEE Robotics and Automation Letters, Vol.11, Issue 4, pp.5230-5237 (2026) [link]
- Xiaohang Shi, Qitong Guo, Ruoyu Jia, Chunxin Yang, Kenichi Murakami, and Yuji Yamakawa: Ultra-low-latency 3D measurement with a 1D approximate de Bruijn pattern, Optics Letters, Vol.50, Issue 9, pp.3142-3145 (2025) [link]