Kobe University Repository

Kobe University Repository : Thesis
学位論文題目
Title
多指ロボットハンドの触覚フィードバック制御に関する
研究
氏名
Author
福井, 航
専攻分野
Degree
博士（工学）
学位授与の日付
Date of Degree
2012-03-25
資源タイプ
Resource Type
Thesis or Dissertation / 学位論文
報告番号
Report Number
甲5488
URL
http://www.lib.kobe-u.ac.jp/handle_kernel/D1005488
※当コンテンツは神戸大学の学術成果です。無断複製・不正使用等を禁じます。
著作権法で認められている範囲内で、適切にご利用ください。
Create Date: 2017-04-01
博士論文
多指ロボットハンドの
触覚フィードバック制御に関する研究
平成 24 年 1 月
神戸大学大学院工学研究科
福井
航
目次
第 1 章 緒論
1
1.1
研究の背景
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
1.2
研究目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
1.3
本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
第 2 章 多指ロボットハンド
11
2.1
緒言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2
人の手とロボットハンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3
アクチュエータと関節駆動機構 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4
2.5
2.6
2.3.1
電動機 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.2
人工筋肉 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.3
伝達系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
ロボットハンド搭載センサ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.1
関節角度センサ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.4.2
力覚センサ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.4.3
触覚センサ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.4.4
その他のセンサ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
多指ロボットハンド
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.5.1
アクチュエータ内蔵型ロボットハンド
. . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.5.2
アクチュエータ外付型ロボットハンド
. . . . . . . . . . . . . . . . . 34
結言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
第 3 章 分布型触覚センサの高速触覚情報取得
41
3.1
緒言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2
ユニバーサルロボットハンドシステム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3
3.2.1
ユニバーサルロボットハンド
3.2.2
触覚センサ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
高速触覚情報取得 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.3.1
遺伝的アルゴリズムを用いた高速触覚情報取得 . . . . . . . . . . . . . 45
i
3.4
3.5
3.3.2
複数箇所接触における高速触覚情報取得 . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.3.3
高速触覚情報取得に関する基礎実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
高速触覚情報取得による物体操作実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.4.1
物体操作の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.4.2
実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
結言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
第 4 章 トルクリミット機構を有するユニバーサルロボットハンド II システムの開発
57
4.1
緒言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.2
ユニバーサルロボットハンド II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.3
4.4
4.5
4.2.1
基本仕様 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.2.2
基本性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
トルクリミット機構
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.3.1
動作原理と実装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.3.2
機能と効果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.3.3
類似するロボットハンドとの比較 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.3.4
関節角度の補正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
トルクリミット機構に関する実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.4.1
衝撃力軽減に関する実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.4.2
認識角度補正に関する実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
結言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
第 5 章 触覚情報を用いた物体操作
71
5.1
緒言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.2
多指による物体操作手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.3
5.4
5.5
5.2.1
多指による位置・力制御 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.2.2
位置制御に基いた把持力制御
5.2.3
把持・操作への適用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
位置制御に基いた把持力制御に関する基礎実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.3.1
姿勢維持実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.3.2
指先力制御実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
物体把持操作実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.4.1
2 指による物体把持操作実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.4.2
3 指による物体把持操作実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
結言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
第 6 章 結論
89
6.1
本研究のまとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
6.2
今後の課題
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
謝辞
93
参考文献
95
論文リスト
105
図目次
1.1
VERSATRAN (AMF) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2
UNIMATE (UNIMATION) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.3
P2 (Honda Motor Co., Ltd.) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
1.4
ASIMO 2005 (Honda Motor Co., Ltd.) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
1.5
HRP Series (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Magnet 1)
3
1.6
Production Volume Transition of Neodymium Series Sintered
. .
5
1.7
Structure of Doctoral Thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.1
Address Term of Human Bones and Joints 2)
2.2
Tissue and Tactile Receptors of Glabrous Skin 3) . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3
Thresholds of tactile receptors for vibratory stimulus 3)
2.4
Connection for using Stepping Motor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.5
Operating Principle of Three-phase Stepping Motor
2.6
Schema of Ultrasonic Motor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.7
Schema of Mckibben-tyoe Artificial Muscle 4) . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.8
Examples of Gear Trains . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.9
Basic Construction of Harmonic Drive 5) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
. . . . . . . . . . . . . . . . . 12
. . . . . . . . . . . 15
. . . . . . . . . . . . . 17
2.10 Link Mechanism 6) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.11 Tendon Drive Mechanism 7) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.12 Basic Structure of Rotary Encoder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.13 Basic Structure of Potentiometer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.14 Basic Structure and Basic Circuit of Strain Gauge . . . . . . . . . . . . . . 26
2.15 Commercial 6-axis Force/Torque Sensors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.16 Basic Structure of Array-type Tactile Sensor 8) . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.17 Basic Structure of CoP Tactile Sensor 9) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.18 Basic Structure of Optical Tactile Sensor 10) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.19 Basic Structure of Magnetic Tactile Sensor 11) . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
v
2.20 Gifu Hand Series 12–15) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.21 DLR Hand Series 16–18)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.22 TWENDY-ONE Hand 19–21)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.23 Multi-fingered Hand developed by AIST 6)
2.24 Barrett HandT M
22, 23)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.25 Torque Switch Behavior of Barrett HandT M
22, 23)
. . . . . . . . . . . . . . 34
2.26 High-speed Multifingered Hand 24) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.27 Utah / M.I.T. Dexterous Hand 7) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.28 Multi-fingered Hand developed by Honda R&D Co.,Ltd. 25) . . . . . . . . . 37
2.29 Robonaut 2 Hand 26) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.30 Shadow Hand 27, 28)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.1
Universal Robot Hand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.2
Universal Robot Hand Control System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3
Tactile Information Acquirement Schema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.4
Attachment of Tactile Sensor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.5
Flowchart of Adaptive Measurement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.6
Concept of Adaptive Measurement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.7
On-Finger-Pad Manipulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.8
Flowchart of Multi-Contact Recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.9
Procedure of Multi-Contact Recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.10 Experiment (0 to 2 objects) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.11 Experiment (2 to 1 objects) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.12 Delay Steps on Proposed Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.13 Washer-Screw Manipulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.14 Robot Finger Movement for 2 Objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.15 Manipulated Objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.16 Motion of Manipulating Objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.1
Universal Robot Hand II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.2
Cross-section View and Side View . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.3
Array-type Tactile Sensor and Multi-Axis Force/Torque Sensor . . . . . . . 60
4.4
Control System for Universal Robot Hand II
4.5
Motor Driver for Universal Robot Hand II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.6
Decentralized Processing System using FPGAs for Array-type Tactile Sensors 61
. . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.7
Result of Step response Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.8
Inner Structure of Finger Joint with Torque Limiter Mechanism . . . . . . . 64
4.9
Angle of Adjustment Nut vs Skidding Torque . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.10 Overloaded Operation with Torque Limiter Mechanism . . . . . . . . . . . . 65
4.11 Experiment about Impact Force . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.12 Transition of Encoder Contacted against Rigid Object . . . . . . . . . . . . 67
4.13 Outline of Experiment about Mismatch between Joint Angle and Counted
Pulse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.14 Transition of Fingertip Force contacted against Rigid Object . . . . . . . . 69
5.1
Pen Grasping Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.2
Block Diagram of Proposed Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.3
Robot Finger Model (Thumb) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.4
Flowchart of Target Angles Determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.5
Outline of Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.6
Experiment Environment in Position Control Experiment . . . . . . . . . . 79
5.7
Experimental Result in Position Control Experiment . . . . . . . . . . . . . 79
5.8
Experiment Environment in Fingertip Force Control Experiment . . . . . . 80
5.9
Experimental Result in Fingertip Force Control Experiment . . . . . . . . . 81
5.10 Experimental Environment in 2-Fingeered Manipulation Experiment . . . . 82
5.11 Some Scenes of 2-Fingered Manipulation Experiment . . . . . . . . . . . . . 82
5.12 Experimental Result in 2-Fingeered Manipulation Experiment . . . . . . . . 83
5.13 Experimental Environment in 3-Fingeered Manipulation Experiment . . . . 84
5.14 Some Scenes of 3-Fingered Manipulation Experiment . . . . . . . . . . . . . 85
5.15 Experimental Result in 3-Fingeered Manipulation Experiment . . . . . . . . 86
表目次
2.1
Characteristics of Tactile Receptors at Glabrous Tissues 3)
4.1
Movable Range of each Joint . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.1
Fingertip Force in 2-Fingeered Manipulation Experiment . . . . . . . . . . . 84
ix
. . . . . . . . . 14
第1章
緒論
1.1
研究の背景
ロボットという言葉が初めて使われたのは 1920 年にチェコの作家カール・チャペックの戯
曲 “R.U.R. ロッサム・ユニバーサル・ロボット会社”であり，チャペックは作中に登場する
人工生物をロボットと呼んだ．その後，アメリカの作家アイザック・アシモフが “I, Robot”
の中でロボット三原則を発表し，“ロボットは人の役に立つ機械”と規定した．実際のロボッ
トが登場したのは 1962 年に AMF 社のバーサトラン（図 1.1）とユニメーション社のユニ
メート（図 1.2）が最初である 29) ．これらはそれまでのロボットの概念である人型を模倣
したものではなく，人の手や腕を模倣した産業用ロボットであり，人には不可能な作業を代
替するもの，人には過酷な作業を代替するものを目指していた．その後も産業用ロボットの
研究開発は続けられ，1980 年頃から日本でも産業用ロボットが普及し始め，1980 年は産業
用ロボット普及元年と呼ばれている．研究方面に目を移せば，1967 年に「人工の手研究会」
（現バイオメカニズム研究会）などが主催となって，第 1 回ロボットシンポジウムを開催し
ており，1973 年には社団法人日本産業用ロボット工業会（JIRA，現社団法人日本ロボット
工業会（JARA））が設立され，現在も活動を続けている．また，ロボット元年以降，1983
年には社団法人日本ロボット学会（RSJ）が設立された．
産業用ロボットの普及とロボットに関する研究活動が盛んになされる中で，1983 年から
1991 年に渡り通商産業省（現経済産業省）による極限作業ロボットプロジェクトが行われ
た．極限作業ロボットとは原子力プラントなど人間に有害な環境における作業を行うための
ロボットや，宇宙，深海などの人間の活動が困難な環境で作業をするためのロボットなどを
指し，このプロジェクトでは専門の技術者がマスタースレーブシステムなどを用いて操作操
縦をするような特殊なロボットが主に開発された 30–32) ．この極限作業ロボットプロジェク
トの結果により，当時の技術では人間の代替として作業を行うロボットの実現は困難である
こと，その実現にはアクチュエータやセンサ，知能化技術など多くの要素に関する研究開発
が必要であることが浮き彫りになり，日本でのロボットに関する研究が多角的に行われるよ
1
図 1.2: UNIMATE (UNIMATION)
図 1.1: VERSATRAN (AMF)
うになったきっかけと考えられる．また，1995 年 1 月 17 日に起こった阪神・淡路大震災を
きっかけに 2002 年から始まった「文部科学省大都市大震災軽減化特別プロジェクト」にて，
極限作業の一つである大地震発生後の救命作業にロボット技術を応用することを目標に，レ
スキューロボット等の次世代防災基盤技術の開発が進められた 33) ．このレスキューロボッ
トは 2011 年 3 月 11 日に起こった東北地方太平洋沖地震とそれに伴って発生した津波の被災
地に投入され一定の成果を挙げたが，一方でその機動性や環境適応性など様々な課題を浮き
彫りにしている 34, 35) ．このように特殊な環境に置いて人間の代わりに作業をするためのロ
ボットの研究が進む一方で，バブル経済の崩壊による工場設備投資の一時的な遅滞はあった
ものの，産業用ロボットを用いたファクトリーオートメーションが進み，日本の製造業にお
いて産業用ロボットの存在が不可欠になってきた．特にアーム型産業用ロボットは自動車産
業などの重機械工業分野における溶接や塗装などの役割で活躍している．また産業用ロボッ
トの性能自体も広く海外においても認められており，産業用ロボットによる製造物を輸出す
るだけでなく，産業用ロボット自体の輸出も積極的に行われており，輸出台数やシェアを伸
ばしている 36) ．
一方，産業用ロボット以外のロボットとして，1996 年に本田技研工業株式会社が安定した
歩行の可能なヒューマノイドロボット P2（図 1.3）を発表し，歩行のみならず階段昇降もス
ムーズにこなせる洗練された 2 足歩行に多くのロボット研究者が驚嘆した．同社の継続的研
究開発の結果，P2 の現バージョンに当たる 2007 年の ASIMO（図 1.4）は，複数体で共同
作業が行えたり，トレイを運搬したりワゴンを押すなど簡単な作業を連続的に行えたり，自
2
図 1.3: P2 (Honda Motor Co., Ltd.)
図 1.4: ASIMO 2005 (Honda Motor Co., Ltd.)
図 1.5: HRP Series (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)
律的に充電を行えたりと，様々なタスクに対応できるヒューマノイドロボットに成長してい
る 37) ．また，1998 年からは独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）
による「人間協調・共存型ロボットシステム」（略称：HRP，ヒューマノイドロボットプロ
ジェクト）において，独立行政法人産業技術総合研究所と川田工業株式会社によってヒュー
マノイドロボット HRP-1 や HRP-2（図 1.5 左），HRP-3（図 1.5 中），HRP-4C（図 1.5
右）の開発が行われた．これらは低 µ 路上歩行や，遠隔操作での指示に対し自律的にバラ
ンスをとる自律・遠隔ハイブリッド型全身操作技術などを実現している 38–42) ．ASIMO や
HRP シリーズはレンタル契約を行うことで研究開発に利用することができ，ヒューマノイ
ドロボットを使った応用研究が多くの機関によってなされている．これ以外にもヒューマノ
イドロボットは数多く開発されている 43–46) が，共通する目的は人の活動する環境の中で活
3
動し，人を補助させたり，人の作業を代行させたりすることである．人型で人と同程度の大
きさであれば，人の活動する環境を変更すること無く移動できる．現在，既に二足歩行によ
る移動に関しては一定の成果が報告されている 47–49) ．
上述のように，単機能の産業用ロボットから始まり，40 年以上にわたって研究が続けら
れてきたロボットに関する技術は多くの項目（要素技術，機構と制御技術，知能化技術，シ
ステム化技術など）を擁している．要素技術については，センサやアクチュエータ，動力源
や材料など，それぞれ高い性能を目指して研究開発が進められている．例えばセンサであれ
ば，ある情報を高精度で高速に計測することを目指して，研究が進められている．機構と
制御技術については，アームや移動機講の高度化を目指して研究が進められている．知能
化技術については，視覚情報認識や音声情報処理，触覚・力覚認識，自己位置認識や動作生
成などに関して研究が進められている．システム化技術では，モデリングやシミュレーショ
ン，ヒューマンインタフェース，通信ネットワーク，分散システムなどの議論がなされてい
る．このように多くの技術に関する研究が進められてきた結果，現在の高速高精度な動作の
可能な産業用ロボットと，人間と同等の自由度をもち安定した歩行の可能なヒューマノイド
ロボットの両方が実現している．ロボットの性能が向上する一方で，それを応用する場から
のニーズは変化している．産業用ロボットにおいては，これまでのライン生産方式に代表さ
れる少品種大量生産から，嗜好の多様化に伴い多品種少量生産への対応が求められている．
つまり，産業用ロボットにも汎用性が求められていると言える 50) ．ヒューマノイドロボッ
トにおいては，人間の介護や家事に代表される生活中にある様々な作業の補助が求められて
いる 51) ．こちらも多様な対象物に対して多様な作業を行うという汎用性が求められており，
汎用というキーワードが共通している．汎用性を満足させることが，今後の世界に対する日
本のロボット産業の優位性を維持するために重要であると考えられる．では，ロボットを用
いて多様な対象物に対して多様な作業を行わせるためには，どのような機能をロボットに付
加する必要があるだろうか．人間からの指示を入力するためのインタフェース，入力された
指示を理解する知能化技術やシステム化技術，理解した指示内容を実現するための行動戦略
策定技術，行動戦略を実行可能なハードウェアなどが必要である．この中で特に実行可能な
ハードウェアに注目すれば，多様な対象物に対して多様な作業を行うには多様な作業が可能
なエンドエフェクタ，すなわち人間の手に近い大きさ，形状を持ち，かつ汎用的機能を有す
る多指ロボットハンドを使って，人の手の動作を模倣することが最も自然である．
人の手と同程度のロボットハンドを実現するには，限られた大きさと形状という制約の中
で多数の関節や各種センサを組み込むための機構設計上の問題と，複雑な関節構造を十二分
に活用して多種の作業を実現する制御技術上の問題を解決する必要がある．これらの問題に
関する研究は古くからなされてきた．最初期の人の手と同程度の大きさのロボットハンドは
1980 年前後に登場しており 52–56) ，それ以降も数多くのロボットハンド 6, 7, 12–28, 57) が世界
4
ton/year
EUROPA/USA
JAPAN
CHINA
TOTAL
year
図 1.6: Production Volume Transition of Neodymium Series Sintered Magnet 1)
中で開発されている．
1983 年にネオジム磁石が発明され，2000 年代中盤からのネオジム磁石普及（図 1.6）に
伴い高出力の小型モーターを入手できるようになり，小型ロボットハンドに関する研究は注
目度の高い研究分野の一つとなっている．しかし高出力の小型モーターを入手可能になった
とはいえ，指の中に設置できる大きさのモーターは未だ人間の筋出力には及んでいない．ま
たモーター出力から関節軸をつなぐ減速機構，伝達機構も指の中に納める設計は非常に困難
であり．2 章において示すように現在も様々な方式が検討されている．しかし関節軸を駆動
する以上，駆動伝達系は指関節内に必ず納めなければならず，非常に繊細な構造となってし
まう．また，小型ロボットハンドに搭載するセンサも同じく繊細な構造となってしまう．そ
こで突発的な外力による破壊・変形から保護するシステムが必要となり，関節に柔軟性を持
たせた機構や関節にクラッチ機構を内蔵したものが研究開発されている．将来的にモーター
出力が向上すれば自身の握力で自損することも考えられ，このような機構の重要性はさらに
高まってくると言える．
ロボットハンドへの注目が高まるに伴い，触覚センサ 8–11, 58–62) や力覚センサを始めとす
るロボットハンドへの搭載を想定したセンサ 63–66) に関しても多くの研究がなされている．
これらのセンサは指に加わる圧力分布や力，トルクなどを計測できるものである．ロボット
ハンドへの搭載を想定したセンサは，人間の触覚受容器を模倣しようとすることから始まっ
ている．人間の皮膚の変形刺激に対して応答する機械受容ユニットは 4 種類あり，人間の手
掌面には約 17000 個の機械受容ユニットが存在するとされている 3, 67) ．人間と同等の触覚
を得るためには，同程度の密度で機械変形を計測できる触覚センサを配置することが望まし
いが，現在までに開発された様々な計測原理の触覚センサ 8–11, 58–62) において，同程度の密
度で配置できるものはない．将来的に人間の触覚と同程度の密度で情報を取得できる触覚セ
ンサが開発された場合，その豊富な情報量から考えてセンサ入力処理とセンサ情報処理は制
5
御システムのボトルネックになる恐れがある．従ってセンサの開発が進むほど処理システム
の重要性は高まってくると言える．
次に処理した情報を用いて多指ロボットハンドを制御することを考える．従来のマニピュ
レータの制御に関する研究は産業用ロボットアームのような 1 本のマニピュレータに関する
もの 68, 69) や，グリッパを備えた双腕マニピュレータに関するもの 70, 71) が多く，ロボット
ハンドのように 3 本以上のマニピュレータ（指）が相互に協調するシステムに関する研究は
研究途上である．今後，多指ロボットハンドを実用化して行く上で，複数のマニピュレータ
（指）を協調制御する研究は必要不可欠であり，親指の対向性などロボットハンドの特性を
考慮した制御システムの設計が重要になってくると言える．
以上のように，多指ロボットハンドに関する研究の背景について述べてきたが，豊富なセ
ンサ情報を短時間に効率的に取得し処理するセンサ処理システム，突発的な外力からロボッ
トハンド自身を守る関節保護システム，取得した情報をもとにロボットハンドを制御する制
御システムなどが現状の課題として挙げられる．これらの課題に取り組むため，以下，本研
究の目的について述べる．
1.2
研究目的
本研究の最終的な目的は，多指ロボットハンドの触覚情報を用いたインハンドマニピュ
レーションの実現である．インハンドマニピュレーションとは，ロボットハンドの指を使っ
て把持中の物体を手の中で操作することである．現在の産業用ロボットではグリッパなどの
エンドエフェクタ部に把持，アーム部に物体操作と役割を分けているが，このインハンドマ
ニピュレーションが実現できれば手指の役割を把持のみに限定することなく物体操作にも利
用できる．また，現状では把持物体を持ち替えることはできず，一度把持したものはその姿
勢を維持したまま作業を行うことになるため，ピックアップしやすいようにホルダなどを用
いて物体を配置しておかなければならない．手の中で操作可能になれば，ピックアップ後に
把持物体の姿勢を作業に適した姿勢に変更したり，ペンで文字を書くようなハンド内部で物
体の姿勢を制御することでタスクを遂行したりさせることも期待でき，ロボットの汎用性は
飛躍的に向上するものと期待される．この物体操作中に把持力や接触位置などの触覚情報を
フィードバックすることで，詳細な物体形状を把握することなく物体操作が可能となる．
本研究では，まず触覚情報取得について考える．この分布型触覚センサから得られる圧力
分布は接触面の局所形状を認識可能である 72) など多様な情報を含む一方で，分解能が上が
るほどセンサ情報取得や処理に時間がかかり，リアルタイム制御に向かないという問題点も
ある．そこで，分布型触覚センサからの圧力分布を高速に取得できる遺伝的アルゴリズムに
基づいた触覚情報取得手法を提案する．この手法は全ての計測点を計測せず，重要な情報を
6
持つと予想される箇所を重点的に計測する手法である．各計測点を遺伝的アルゴリズムの個
体とみなし，圧力値（適応度）の高い計測点周辺へ収束するように動作させることで，重要
な情報を持つと予想される箇所の分解能を落とすことなく，計測点を間引く．計測点数を減
らすことで計測サイクルを早めることが可能となる．
次に，これまでに得た知見を元に人の手と同等に 5 本の指を備えた多指ロボットハンドを
開発する．このロボットハンドは人の手と同等の指関節自由度を備え，それぞれの自由度は
小型 DC モーターからハーモニックドライブ（株式会社ハーモニック・ドライブ・システム
ズ社製）とトルクリミット機構を介して駆動する．このトルクリミット機構は他のロボット
ハンドには無い特徴であり，突発的な外力が作用した場合この機構が滑ることで外力を受け
流し，ロボットハンドの繊細な駆動系を保護することが可能となる．この関節滑り機構は駆
動系を保護することができる一方で，滑ったときの認識関節角度に誤差が発生する．本論文
ではソフトウェア的にこの誤差を補正する手法を提案する．これにより，滑りが発生しても
認識関節角度を補正して制御することが可能となる．また，センサとしては各関節に関節角
度センサ，各指腹面には接触圧力分布を取得可能な分布型触覚センサ，各指先には 3 軸の力
と各軸回りのトルクを計測可能な 6 軸力覚センサ（ビー・エル・オートテック株式会社製）
を備える．
最後に開発した多指ロボットハンドを用いて物体操作を実現する．物体操作を行うには把
持対象物を破壊，変形しないように把持力を制御しつつ，対象の位置姿勢を制御する必要が
ある．しかし，ロボットハンドと把持対象物の相対位置，姿勢が変化しやすいため，一般的
なマニピュレータ用の制御手法は適用不可であったり，ロボットハンド向けに提案されてい
る既存の手法に関しても対象物の解析を必要としたりと，実用するには困難なものであった．
そこで提案する物体操作手法では，把持状態を微小時間においては力受動拘束であるとみ
なし，位置制御を行う指と把持力制御を行う指に役割を分担する．提案手法では力覚センサ
と触覚センサから得られる触覚情報から，接触位置と接触力を利用する．触覚情報をフィー
ドバックすることで従来手法では必要であった対象の解析を行う事無く物体操作が可能とな
る．また，グリッパなどで把持する場合によく用いられる剛性制御などでは力が釣り合った
場所で把持対象物を固定することになるが，提案手法では位置制御する指で把持対象の位置
姿勢を任意に決定することができる．
1.3
本論文の構成
本論文の構成を図 1.7 に示す．
第 2 章では，人の手について概観した上でロボットハンドに必要とされる構造，機能につ
いて議論する．まずロボットハンドによく利用されているアクチュエータとその関節駆動力
7
を伝達する機構について述べ，その後，現在研究開発中のロボットハンド用各種センサにつ
いて説明する．最後にそれらアクチュエータやセンサを搭載した多指ロボットハンドの中で
著名なものを分類し，それぞれについて概説する．
第 3 章では，分布型触覚センサの高速触覚情報取得手法について述べる．まず，本章の実
験で用いたユニバーサルロボットハンドシステムについて解説する．つぎに遺伝的アルゴリ
ズムを用いた高速触覚情報取得を提案し，この手法を複数箇所接触に対応できるように拡張
する．提案手法の効果について，いくつかの基礎実験で検証した後，ユニバーサルロボット
ハンドシステムに適用することで物体操作が可能であることを確認する．
第 4 章では，開発したユニバーサルロボットハンド II システムについて示す．ユニバー
サルロボットハンド II は 5 指 20 関節 16 自由度の多指ロボットハンドであり，関節角度セン
サ，6 軸力覚センサ，分布型触覚センサを備える．これらセンサの中でも特に分布型触覚セ
ンサは多くの情報を有し，その入出力や処理に時間を要する．そこで各指腹毎に分散処理可
能なシステムを構築している．この分散処理システムは第 3 章で述べた高速触覚情報取得手
法を実装することを視野に入れて構築している．本章ではこれら全体の制御システムについ
て解説する．また，突発的な外力から駆動系を保護するために各関節にはトルクリミット機
構を内蔵している．この機構についても解説する．実験節においてはトルクリミット機構の
効果について検証する．
第 5 章では，第 4 章で開発したユニバーサルロボットハンド II システムを用いて物体の
把持操作を実現する．本章ではまず人の手の動作を解析し，その動作を模倣させる手法を提
案する．次に提案手法の中で用いる位置制御に基づいた力制御手法について述べた後，この
力制御手法の効果をいくつかの基礎実験で確認し，最終的に提案手法をユニバーサルロボッ
トハンド II システムに適用することで複数の指を用いた物体把持操作が可能であることを
確認する．
最後に，第 6 章において，第 3 章から第 5 章にかけて検証してきたロボットハンドシステ
ムと第 3 章と第 5 章で述べた 2 つの提案方法について総括し，本研究を通じて明らかとなっ
た事項と，残る今後の課題について述べる．
8
Chapter1:
- Background and Purpose
Chapter2:
- Human Hand
- Actuators for Robot Hand
- Sensors for Robot Hand
- Multi-fingered Robot Hands
Chapter3:
- Universal Robot Hand System
- High-speed Tactile Sensing
- Evaluation Experiments
- Applied Experiment
Chapter4:
- Universal Robot Hand II System
- Torque Limiter Mechanism
- Evaluation Experiments
Chapter5:
- In-hand Object Manipulation Method
- Force Control Method based on Position Control Method
- Object Manipulation Experiments
Chapter6:
- Conclusion and Future Work
図 1.7: Structure of Doctoral Thesis
9
第2章
多指ロボットハンド
2.1
緒言
本章ではまず人間の手の機構と感覚器官について解剖学的見地から解説する．次にその中
からロボットハンドに必要な要素を検証し，アクチュエータや各種センサといった各要素に
ついて既存技術をまとめる．その後，著名な多指ロボットハンドを分類し，機能・性能につ
いてまとめる．
2.2
人の手とロボットハンド
まず人間の手の機構について述べる．人間の手は手のひらと 5 本の指で構成されている．
右手の骨組みを図 2.1 に示す．右側から親指，人差指，中指，薬指，小指であり，前腕の 2
つの骨（尺骨，橈骨）側から，手根骨（Carpal bone），中手骨（Metacarpal Bone），指節
骨（Finger Bones）となっている．指節骨はさらに基節骨（Proximal Phalanx），中節骨
（Middle Phalanx），末節骨（Distal Phalanx）に分かれる．手根骨と中手骨は各指を支え
ており，中手骨は手のひらを構成している．各骨を繋ぐ箇所が関節となっており，その多く
は回転できるようになっている．親指を他の指と向かい合わせる動きを対向運動と言い，人
間の場合どの指とも対向させることができる 2) ．
ここでロボットハンドに必要な指の数について検討しておきたい．ハンマーの柄のような
ものを握る場合，言うまでも無く指で握った方がしっかりと握れる．これは指が屈曲した状
態では各関節についている側副靭帯が緊張して，しっかりと屈曲状態を保つように働くから
である．一方，伸展状態や軽く屈曲した状態では側副靭帯が緩むので関節に遊びができて，
動きがある程度自由になる．この自由度を生かしてボールのような丸い物をしっかりつかも
うとすれば 5 本の指で均等に包むように把握し，変化球を投げるときは 3 指でボールを把持
し，薬指を補助に回すという細工もできる．ペンで字を書くときは親指，人差指，中指の指
で摘まむようにしてペンを把持する．この時，残り 2 指は紙につけて滑らせ，ペン運びを安
11
Finger Bones
Middle Finger
Medicinal Finger
Index Finger
Little Finger
{
Distal Phalanx
DIP Joint
Middle Phalanx
PIP Joint
Thumb
Proximal Phalanx
IP Joint
Metacarpal Bone
MP Joint
Carpal bone
CM Joint
Ulna
Radius
図 2.1: Address Term of Human Bones and Joints 2)
定に保つことに使われている．また，この 2 指を中指に接触させるか接触させないかでしっ
かりした文字を書けるかどうかが変わってくる 2) ．しかし，ハンマーの柄を握るときの側
副靭帯やしっかりした文字を書けるかどうかの問題は筋肉の付き方の問題であり，ロボット
ハンドの場合には把持操作行う指であるか，その指が無い場合把持操作が成り立たないかど
うかが指の要不要を決定する要因となる．以上のことから，最低限の把持動作を行うのであ
れば 3 指あれば良く，さらに細やかな動作を行わせる場合はそれ以上の指が必要であると言
える．よって，本研究では 3 指以上のロボットハンドを多指ロボットハンドと呼称する．
次に人間の触覚について考える．生物はすべて外皮などで体が覆われている．硬い外皮を
もつ昆虫に代表される無脊椎動物に対して，人間に代表される脊椎動物は柔軟な皮膚をも
つ．昆虫などが硬い外皮をもつ理由としては，体の構造を維持するため，外敵や外からの刺
激から自身を守るためなどが挙げられる．一方，脊椎動物は，内骨格により体の構造を維持
できること，外敵や環境変化に対して知的に対応できることなどの理由から，硬い外皮が不
要となり皮膚が柔軟になったと言われている．そして，この皮膚の柔軟性により，物体との
柔軟な接触が可能となり，物体との接触状態の複雑化に伴い，触覚受容器が多様化，高密度
12
図 2.2: Tissue and Tactile Receptors of Glabrous Skin 3)
化された．特に人間は，このような触覚受容器の充実から，物体を滑り落とさずに把持する
ことや，
「すべすべ」や「ざらざら」などのテクスチャの検出，物体の柔らかさの検出が可
能となった．さらには触覚受容器と多自由度の手が組み合わさることで，人間の器用かつ柔
軟な操り運動が可能となっている．このことから，人間の皮膚の柔軟さと触覚受容器の存在
は，器用な手に不可欠の存在であると考えられる．
ここで人間の皮膚の構造と触覚受容器について概観する．人間の指の軟組織断面の模式
図を図. 2.2 に示す．指の軟組織は，表皮（Epidermis），真皮（Dermis），皮下脂肪組織
（Subcutaneous Fat Tissue）から成る．表皮と外界との境界には指紋（Epidermal Ridge）
がある．指紋は高さ約 0.1[mm]，幅約 0.3∼0.5[mm] の小稜である．表皮と真皮の境界には
真皮乳頭（Papilla）と呼ばれる突起群がある．真皮乳頭は指紋の直下に整然と 2 列に配置さ
れており，真皮乳頭の先端がさらに枝分かれしていることも多い．表皮は角質層（Stratum
Corneum），透明層，顆粒層，有棘層，基底層より成り，角質層が表皮の 2 分の 1 から 3 分
の 2 の厚さを占める．また，皮下には形・大きさ・配置の異なる複数種の触覚受容器が埋
め込まれており，それぞれの触覚受容器の配置は皮膚構造と深くかかわっている 3, 67, 73) ．
図 2.2 に 4 つの触覚受容器の配置を，表 2.2 に大きさと特性を示す．マイスナー小体は真皮
乳頭内に存在する楕円球状の受容器であり，受容器の内芯が表皮下部の基底層と結合してい
13
表 2.1: Characteristics of Tactile Receptors at Glabrous Tissues 3)
Name of receptors
type
receptive field
adaptation
Meissner corpuscle
FA I
small
fast
size
L=20-150µm,
D=40-70µm
Merkel’s discs
SA I
small
slow
Pacinian corpuscle
FA II
large
very fast
D=7µm, T=1µm
L=0.3-1.5µm,
D=0.2-0.7µm
Ruffini endings
SA II
large
slow
L=0.5-2mm, D=0.2mm
(L:Length, D:Diameter, T:Thickness)
る．真皮乳頭が指紋直下に 2 列に配されているために，マイスナー小体も図 2.2 で示したよ
うに指紋直下に 2 列に並んでいる．メルケル小体はメルケル細胞と軸索終末（メルケル盤）
の複合体であり，真皮乳頭間の真皮基底層の最深部に数個ずつかたまって存在している．パ
チニ小体は，皮下組織内や真皮の深層に存在する卵形の大きな受容器であり，1 本の無随神
経軸索を取り巻く内殻と，それをタマネギの皮のように何層にも包み込む外皮から成る．内
殻. 外皮間および外皮と外皮の間には液体を含む．ルフィニ小体は真皮のやや深部に存在す
る紡錘形の受容器であり，長軸方向が皮膚面に平行である．皮膚を横方向に引っ張るとイン
パルスを発射することが知られている．これら 4 つの触覚受容器の応答特性は，表 2.2 に
示したように FA と SA に分類される 67, 73) ．FA，SA は，それぞれ Fast Adapting，Slowly
Adapting の略であり，FA は応答の速い受容器，SA は遅い受容器という意味を示す．すな
わち，前者は刺激量が変化する際に応答する受容器，速度・加速度受容器または周波数帯域
が広い受容器である．後者は，持続した刺激に応答する受容器である．例えば，指で物体を
つまんで離した場合，つまんだ瞬間と離した瞬間に FA の受容器はインパルスを発射し，つ
まんでいる状態のときには SA の受容器がインパルスを発射することとなる．一方，FA，SA
の後の I および II は，受容野の広さを表す．受容野とは，触覚受容器が応答できる皮膚の範
囲である．タイプ I は受容野が狭い（直径 2∼4[mm]）タイプ，タイプ II は広くて境界が不
鮮明なタイプである．前者は皮膚の上部にある小さな受容器であり，後者は皮膚深部あるい
は皮下脂肪層にある大きな受容器である．皮膚に加わる刺激は，皮膚によって分散されるこ
とから，深くなるほど情報はあいまいになり，タイプ II が大きな受容野になっていること
は必然的であると考えられる．このように，4 つの触覚受容器は，時間的および空間的な分
担をして，皮膚に加わる機械刺激を検出している．図 2.3 に皮膚表面に振動刺激を加えた場
合の機械受容器の振動検出閾値 74, 75) を模式的に示す．振動検出閾値とは，加えた振動の振
幅がそれ以上であれば触覚受容器がインパルスを発射できる，最小振動振幅である．図 2.3
14
図 2.3: Thresholds of tactile receptors for vibratory stimulus 3)
を直感的理解のために，“刺激の強さと触覚受容器の出力 y が比例する”という線形近似を強
引に行って関係を整理すれば，図 2.3 の右側の図のようになる．つまり，SA I（メルケル小
体）は変位センサであり，変位入力 x に対するゲインはフラットで，静的な変位（周波数 0）
にも応答する．FA I（マイスナー小体）は数 10[Hz] のカットオフ周波数以下の周波数帯域
では速度入力 ẋ に対するゲインがほぼフラットとなる速度センサである．FA II（パチニ小
体）は数 100[Hz] のカットオフ周波数以下の周波数帯域では加速度入力 ẍ に対するゲインが
ほぼフラットとなる加速度センサである．図示していないが，SA II（ルフィニ小体）も SA
I と同様な特性を呈する．以上のように，4 つの触覚受容器は，それぞれ周波数帯域と物理
量を分担して検出しているということができる 3) ．
このような皮膚の構造と触覚受容器を用いて人間が計測している変位，速度，加速度をロ
ボットハンドで計測するためには，各センサを受容器に相当する大きさで分布させる必要が
ある．しかし，現在のセンサ技術では人間の触覚のように高密度の分布型センサを実現する
ことはできていない．そこで現在，人間の感覚受容器の代わりとなる様々なセンサとして，
触覚センサや力覚センサ，近接覚センサ，滑り覚センサなどが開発されている．人間の触覚
に対して触覚センサの定義は厳密に定められているわけではないが，接触位置や接触力など
を計測できるものが一般に触覚センサと呼ばれている．力覚センサは歪ゲージを組み合わせ
て構成され，軸回りのトルクと軸方向の力を計測することができる．これら以外にも人間が
触覚から得ている高次情報である “滑り”を検出できる滑り覚センサや，人間を越える感覚
として接触前数 cm での近接距離を検出する近接覚センサなども研究されている．
15
2.3
アクチュエータと関節駆動機構
一般にロボットハンドに利用されるアクチュエータはモーターから減速機を介して関節を
駆動するもの，人工筋で関節を駆動するもの，それ以外の油圧などを用いて関節を駆動する
ものに大別される．本節ではこれらのアクチュエータと駆動機構を分類し，実例とともに解
説する．
2.3.1
電動機
電動機は電気エネルギーを機械エネルギーに変換する電力機器，原動機の総称であり，一
般にモーターと呼ばれる．ロボットハンドによく用いられるのは DC モーター，AC モー
ター，ステッピングモーター，超音波モーターである．DC モーター，AC モーター，ステッ
ピングモーターは磁場と電流の相互作用 (ローレンツ力) による力を利用して回転運動を出
力する．超音波モーターは磁場を用いず超音波振動を利用して回転運動を出力する．以下，
各モーターの動作原理と利点，問題点について概説する．
DC モーター
DC モーターは 2 本のリード線から直流電流を与えることによって駆動する，最も簡単な
電動機である．一般にスロット数が多いほどトルク変動が少なく，安定した回転を得られる
が，特に小型モーターではスロット数が少なく低速での安定駆動が困難なものが多い．し
かし，ロボットハンドに用いる小型モーターは一般に高回転型モーターであり，高い減速
比の伝達機構を組み合わせて使う事が多いため，低速安定駆動の特性はあまり問題になら
ない 76) ．DC モーターの回転量を得るためには出力軸から関節軸の間にエンコーダを設置
する必要があるが，ステッピングモーターと異なり，同期が外れ脱調することは無い．DC
モーターをロボットハンドに適用する場合の利点は出力は小さい代わりに小型化が容易で，
指内に収めることも容易である．また，ステッピングモーターのように別途駆動回路を用意
する必要が無いことも DC モーターの大きな利点の一つである．
AC モーター
AC モーターには，かご型誘導モーター，交流整流子型モーター，同期モーターがある．ロ
ボットの正確な速度制御や位置決め機能には，永久磁石をローターに備えた同期モーターを
サーボモーター化したものが利用され，これを AC サーボモーターと呼ぶ．これは DC サー
ボモーターの基本的な性質を備えながら，ブラシと整流子の関係を半導体素子に置き換えた
ものとも解釈できるので，ブラシレス DC サーボモーターとも呼ばれる．AC モーターをロ
16
Pulse
1 Step Angle
Control / Drive
Circuit
Rotation Direction
(CW / CCW)
Stepping Motor
図 2.4: Connection for using Stepping Motor
No Declination
Shaft
Stator E
A
B
Rotor
Stator
C
Stator
D
D
Rotor
Rotor
C
Current
B
Current
E
A
No Declination
In the Case of
Exciting the Phase A
In the Case of
Exciting the Phase B
図 2.5: Operating Principle of Three-phase Stepping Motor
ボットハンドに適用する場合の利点は，内部構造にバリエーションがあり，外形形状が多彩
であるためロボットに内蔵しやすいということである 76) ．また，駆動回路を必要とするも
のの，DC モーターに比べて大出力を得やすく，DC モーターと比較してブラシが無いため
寿命が長いという利点もある．一方，DC モーター同様，回転量を得るためには出力軸から
関節軸の間にエンコーダを設置する必要があることや，DC モーターと比較して小型化しに
くいことなどがデメリットとして挙げられる．
ステッピングモーター
ステッピングモーターの使い方を図 2.4，ステッピングモーターの一例として，5 相ステッ
ピングモーターの動作原理を図 2.5 に示す．通電すると駆動回路はまず前回励磁していた最
後の励磁相（図 2.5 では A 相）に励磁する．ステッピングモーターの制御回路に回転方向信
17
Rotor Ring
Stator Ring
F: Feedback
G: Ground
A: Phase A
B: Phase B
Piezoelectric Ceramics
図 2.6: Schema of Ultrasonic Motor
号（図 2.5 では時計回転）およびパルスを入力すると，駆動回路は 1 相隣の B 相を励磁し，
磁力によってローターが回転するため，ローターは 1 ステップ角回転する．このように 1 パ
ルスごとに励磁コイルを変えることでローターを回転させ，入力するパルスの周波数に比例
した速度でローターが回転する．また，通電状態でパルスを入力しない場合は最後のパルス
位置で軸が停止し，外力に対して強い反抗力を発揮する．ステッピングモーターの利点はパ
ルスをカウントすることでエンコーダ無しに回転量を計測することができるため高い精度の
開ループ制御系を安価に構築できるということである 76) ．一方，パルスの入力速度が限界
を超えたり，外力が想定外に大きく同期が外れ脱調してしまったりした場合に，開ループ制
御であるために脱調を検出できないといった問題もある．
超音波モーター
超音波モーターとは，圧電セラミックスによる超音波領域（20[kHz] 以上）の機械的振動
を駆動源とするアクチュエータである．一般にロボットハンドで用いられる超音波モーター
（進行波型超音波モーター）のカットモデルと内部構造の概要を図 2.6 に示す．図 2.6 に示す
ように 2 枚のリングが重なり合っており，一方のリング（ステータ）には進行波が走ってい
る．もう一方（ローター）には強い圧力が加えられている．ステータの表面の各点は振幅数
ミクロンの楕円運動をしており，ローターはそれに引き摺られて回転する．ステータの表面
には溝が切ってあるが，これは楕円運動の振幅を大きくする意図と，摩耗によってできる粉
を排除する意図がある．超音波モーターの最大の利点は，磁界の作用を受けにくいことと，
それ自身が磁気を発生しないことである 77) ．これは磁場を利用した触覚センサ 11) などを
18
Air(input)
Sleeve
Elastic Tube
Expansion Force
expansion
Contraction
Force
Contraction
Force
contraction
contraction
Expansion Force
expansion
(a) Behavior of Mckibben-type Artificial Muscle
(b) Equilibrium of Force in Contraction
図 2.7: Schema of Mckibben-tyoe Artificial Muscle 4)
ロボットハンドに適用する場合に有利になる．これ以外の利点として，DC モーターなどの
他の同サイズの電動機と比べて，低速高トルク型のモーター 77) であり，ロボットハンドに
適用する場合には高価なハーモニックドライブのような減速機構を必要とせず，関節駆動機
構まで含めてコンパクトに設計できることである．さらに超音波領域で動作するため人間
の耳には聞こえず，静粛性の高いロボットハンドを実現できる．一方でいくつか問題点も存
在する．１つはこれはローターとステータ面の摩擦によって駆動していることに起因して，
給電されていないときに自由運動できないことである 77) ．つまりロボットハンドの動作中
に緊急停止させた場合，外力による自由運動ができず，自由に初期姿勢を変更したり，把持
しているものを手放させたりできない．それ以外にも，DC モーターなどの電磁モーターと
比較して低出力であったり，常にローターとステータが接触しており，摩擦状態にあること
から寿命が短かったりといった問題点も抱えている．これらは今後の基礎研究による性能向
上が望まれる．超音波モーターを採用したロボットハンドは慶応大の前野らが研究中であ
る 78) ．
2.3.2
人工筋肉
ロボットハンドには関節駆動機構に電動機を採用したもの以外にも，人工筋肉を採用した
ものもある．人工筋肉はソフトアクチュエータとも呼ばれ，ロボットハンドに最もよく用い
られる人工筋肉は空気圧を利用したマッキベン（McKibben）型人工筋肉である．マッキベ
ン型人工筋肉の動作について図 2.7 に示す．マッキベン型人工筋肉は繊維コードを網状に編
19
んだスリーブとゴムチューブで構成されている．チューブ内圧を上げることにより発生する
半径方向の膨張力がスリーブにより軸方向の収縮力に変換される．空気圧人工筋肉は受動柔
軟性と能動柔軟性を備えており 4) ，人間とのインタラクションを目的としたロボットハン
ドの場合これが極めて有利に働く．一方でこの柔軟性が位置決め精度性能においては不利に
働き，また高速応答性や速度制御性能，耐久性の面で電動機に対して劣る面も多い 4) ．空
気圧人工筋肉を採用したロボットハンドとして，同志社大学の辻内らによるロボットハン
ド 79) や，その研究成果を市販した株式会社スキューズのロボットハンド 80) があり，空気圧
人工筋肉の特性を生かした姿勢推定の研究 81) なども行われている．また，これら以外にも
マッキベン型人工筋肉では無いが，空気圧人工筋を用いた New Ultralight Anthropomorphic
Hand 82) などもある．柔軟性を生かしてハンド以外でも，ウェアラブルアシストスーツの研
究 83) も行われている．
これら空気圧人工筋を用いたもの以外にも，電界共役流体を人工筋肉として用いたロボッ
トハンド 84) や，形状記憶合金 SMA を人工筋肉として用いたロボットフィンガー 85) なども
研究されている．
2.3.3
伝達系
関節軸に直接接続可能な超音波モーターや人工筋肉には必要ないが，一般にアクチュエー
タから関節軸の間を繋ぐ伝達系が必要となる．
モーターを指や手のひらに内蔵する場合，モーターは高回転低トルクになる．これに対し
て関節軸では低回転高トルクが要求される．これを実現するためにモーターと関節軸の間を
歯車を組み合わせた平行軸歯車減速機，ウォーム減速機，ベベルギア減速機，遊星歯車減速
機などの歯車列減速機やハーモニックドライブといった減速機で繋ぐことになる．
平行軸歯車減速機とは，図 2.8 左上のように平歯車を組み合わせた減速機であり，最も単
純で設計製作しやすい減速機構のひとつである．ウォーム減速機とは，図 2.8 右上のように
ねじ歯車（ウォーム）とそれに合うはす歯歯車（ウォームホィール）を組み合わせた減速機
であり，1 段で大きな減速比が得られ，回転軸方向を変えることが可能であり，他の歯車機構
に比べてバックラッシュも小さくできるのが特徴である．ベベルギア減速機とは，図 2.8 左
下のように円錐状で周囲に歯が刻まれた傘歯車を組み合わせた減速機であり，同一平面上の
直交する伝達軸へ伝達する場合に用いられる．遊星歯車減速機とは，図 2.8 右下のように太
陽歯車（Sun gear）を中心として複数の遊星歯車（Planetary gear）が自転しつつ公転する
構造を持った減速機である．他の減速機構と比較して同軸で減速できる為，コンパクトで剛
性が高く許容伝達トルクが大きい．小金澤らは遊星歯車を利用したロボットフィンガー 86)
を研究中である．
20
Spur Gear Train
Worm Gear Train
Bevel Gear Train
Planetary Gear Train
図 2.8: Examples of Gear Trains
これら歯車を利用した減速機は，隙間なく組み合わせた場合，駆動力による歯のたわみや
摩擦などの温度上昇による膨張などによって円滑な伝達が行えない．また，歯型誤差やピッ
チ誤差といった歯車自体の誤差や軸間誤差，平行度の誤差といった製造上の誤差も円滑な伝
達を妨げる要因となりうる．そこで設計時に歯と歯の間に適当な隙間を与えすことで円滑
な伝達を行えるようにする必要がある．このような隙間をバックラッシという．このバック
ラッシは伝達に必要不可欠であるが，正転・逆転を繰り返すロボットハンドの駆動伝達系に
おいては，正転と逆転を切り替える際や停止した際にガタつきを生み，位置決め精度上の問
題ともなる 87) ．
ハーモニックドライブとは，米国の発明家マッサーによって生みだされた減速機で，金属
のたわみ，弾性力学を応用するものである．ハーモニックドライブはウェーブ・ジェネレー
タ，フレクスプライン，サーキュラ・スプラインの 3 点の基本部品から構成されている．構
21
図 2.9: Basic Construction of Harmonic Drive 5)
成部品を図 2.9 に示す．ウェーブ・ジェネレータは楕円状カムの外周に薄肉のボール・ベア
リングをはめた部品で，ベアリングの内輪はカム（入力軸）に固定され，外輪はボールを介
して弾性変形する．フレクスプラインは薄肉カップ状の金属弾性体の部品であり，開口部外
周に歯が刻まれている．フレクスプラインの底（カップ状底部）をダイヤフラムは呼ばれ，
通常出力軸に取り付けられる．サーキュラ・スプラインは剛体リング状の部品であり，内周
に歯が刻まれており，フレスクプラインより歯数が 2 枚多くなっており，一般には筐体（出
力軸）に固定される．ハーモニックドライブは歯車を組み合わせた減速機と比較して，高い
減速比，小さなバックラッシ，小型軽量，大きなトルク容量といった特徴を有する 5) ．ハー
モニックドライブを採用した一般的なロボットハンドの場合，歯車列とハーモニックを組み
合わせて伝達している．
これら以外にもロボットハンドには，産業技術総合研究所の多指ハンドのようにリンク機
構を利用した駆動方式（図 2.10）や Utah / M.I.T. Dexterous Hand のようにプーリーとワ
イヤを組み合わせた伝達システム（図 2.11），中村らによる Anthropomorphic Hand 88) や
本田技術研究所の多指ハンド 89) のように油圧を利用した駆動方式が採用されている．
モーターを指や手のひらに内蔵せず前腕部などに内蔵する場合は，モーターを大型化する
ことが可能となるので高出力低回転高トルクにすることができる．この場合はあまり減速す
る必要が無くなるため，歯車以外の伝達方式が採用されることが多い．歯車やハーモニック
ドライブを利用した減速機を用いたハンドは精度の良い位置決めが可能であるが，指の中に
減速機構を内蔵する必要があるため設計が困難であり，部品が繊細で壊れやすくなるため外
力による破損が問題となる．ベルトドライブの場合は外力に対して受動柔軟性を持ち，人間
22
図 2.10: Link Mechanism 6)
図 2.11: Tendon Drive Mechanism 7)
とのインタラクションや物体把持時のなじみなどで有利だが，ベルトの滑った場合に指の姿
勢を誤認識する恐れがある．ワイヤ駆動の場合は構造が最も単純で安価に設計可能な一方，
常に張力を保たなければ正確な位置決めを行う事ができず，ワイヤの伸びが問題となる．適
用する環境や与えるタスクに応じて伝達系を設計する必要がある．
2.4
ロボットハンド搭載センサ
ロボットハンドに搭載されるセンサは以下の 4 種類に分類できる．
• 関節角度センサ
• 力覚センサ
• 触覚センサ
• その他のセンサ
以下，これらのセンサに関して概観する．
23
2.4.1
関節角度センサ
関節角度センサはロボットハンド自身の姿勢を把握するために必要不可欠な内界センサで
あり，開ループ制御系を構築可能なステッピングモーターを除いて，およそ全てのロボット
ハンドに搭載されており，ロータリーエンコーダとポテンショメータに大別される．これら
はモーター自体や出力関節軸，もしくは伝達系の歯車に取り付けられている．
ロータリーエンコーダは，出力されるパルス数を数えてどのくらい回転したかを計測する
もので，この 1 パルスが最小分解能となる．変位量はパルス数の整数倍になるので計測値
はデジタル値になる 90) ．図 2.12 にロータリーエンコーダの内部構造の概要を示す．ロータ
リーエンコーダは入力軸によって回転されるスリット円盤と，光源となる LED，固定スリッ
ト，2 個のフォトトランジスタで構成される．LED からスリット円盤のスリットを通り，固
定スリットで制限された光はフォトトランジスタで受信され，2 種類のパルス信号となる．
左回転では B の信号の立ち上がり（OFF から ON）後に A の信号が立ち下がる（ON から
OFF）ように B の信号が先行し，逆に右回転では A の信号が先行するので，パルス数をカウ
ントすることで回転量を計測すると共に回転方向を認識することもできる 90) ．ロータリー
エンコーダはポテンショメータと比較して高価であるが，高精度に回転量を認識することが
できる．
ポテンショメータは抵抗値の変化を利用して回転量を計測するもので，可変抵抗や半固定
抵抗と同じ原理である．図 2.13 にポテンショメータの内部構造の概要を示す．ポテンショ
メータは入力軸と回転する摺動子，抵抗体で構成される．入力軸と共に摺動子が回転すると
端子 1∼3 間（もしくは端子 2∼3 間）の抵抗値が変化する．端子 1∼2 間の抵抗値は常に一
定であるので，端子 1∼3 間（もしくは端子 2∼3 間）の抵抗値を計測することで入力軸の回
転量を計測することができる．ポテンショメータは構造が単純で安価にシステムを構築でき
るが，摺動部の摩耗などによりノイズが入りやすい．また，構造上，使用できる有効角度が
小さいことにも注意が必要である 90) ．
2.4.2
力覚センサ
力覚センサはロボットハンドにおいて最もよく採用されている外界センサであり，関節ト
ルクセンサと 6 軸力覚センサに大別される．
関節トルクセンサは指節部などのビーム構造部に歪ゲージを貼り付けたものである．歪
ゲージの外観と計測回路を図 2.14 に示す．歪ゲージとは機械的な微小な変化（歪）を電気
信号として検出できるセンサである．歪ゲージは抵抗体を尺取虫状に配置したセンサで，伸
24
LED
Fixed Slit
Phototransistor
Amp
Output Signal A
Amp
Output Signal B
Input Shaft
Slit Disk
図 2.12: Basic Structure of Rotary Encoder
Input Shaft
Resistive Element
Wiper
2
3
1
図 2.13: Basic Structure of Potentiometer
縮方向の動きで抵抗値が変化する．計測回路のホイートストンブリッジの出力電流 e は，
e=
R1 R3 − R2 R4
E
(R1 + R2 )(R3 + R4 )
(2.1)
で表すことができる．ここで歪ゲージの抵抗値 R1 が R + ∆R と変化し，R2 = R3 = R4 = R
であるとすると，
e=
∆R/R
E
2(2 + ∆R/R)
(2.2)
1 ∆R
·
E
4 R
(2.3)
となる．∆R ≪ R であることから，
e≒
となり，歪量に比例した電圧が得られる．この電圧は関節に加えられるトルクに比例するの
で，予め電圧-トルク特性を計測しておくことで，関節トルクを計測しておくことができる．
6 軸力覚センサは xyz 軸方向の力と，その軸回りのトルクを計測できるセンサである．内
部構造は多数の歪ゲージを内部のビーム構造に貼り付けることで歪量を計測し，力とトルク
に変換している．ロボットハンドでよく用いられる 6 軸力覚センサは，図 2.15 に示すビー・
エル・オートテック株式会社製のものとニッタ株式会社製のものである．
25
R1
R2
Resistive Element
Terminal
R4
R3
R6
+
R5
+
R5
Stretch Direction
+
R6
E
Wheatstone Bridge Circuit
Amplifier
図 2.14: Basic Structure and Basic Circuit of Strain Gauge
ThinNANO Series
(BL AUTOTEC. LTD.)
TFS Series
(NITTA CORPORATION)
図 2.15: Commercial 6-axis Force/Torque Sensors
2.4.3
触覚センサ
触覚センサは様々な種類があり，スタンダードと言えるものは存在せず，全体を分類する
ことは難しい．よく知られたものとして，分布型触覚センサ，2 次元荷重分布中心位置検出触
覚センサ，光学触覚センサ，磁気触覚センサ，音響触覚センサ，圧電触覚センサなどがある．
分布型触覚センサは最も多く研究されている触覚センサの一つであり，接触面の圧力分布
と大きさを計測することができる 8, 58–60) ．一例としてニッタ株式会社製のタクタイルセン
サシステムについて説明する．分布型触覚センサの構造と圧力-抵抗値の関係を図 2.16 に示
す．センサシートは 2 枚のフィルム状の樹脂シートで構成されており，それぞれのシートに
は行電極と列電極が一定の間隔で配置され，電極の上に特殊インキが薄膜形成されている．
センシング部分以外には粘着剤を塗布しシートを貼り合わせられている．行と列の交点が個
別の力検出点 (センサセル) となる．無負荷時はセンサセルの電気抵抗値はほぼ無限大であ
るが，加わる力に応じて減少していく．各電極は高速に電気抵抗値の変化を読み取ることが
できる．電気抵抗値は 256 段階のデジタル値に変換されコンピュータに取り込まれる．デジ
26
Silver
Resistance (KΩ)
PET
Pressure
Sensitive
Rubber
Pressure (Kgf/cm2)
図 2.16: Basic Structure of Array-type Tactile Sensor 8)
図 2.17: Basic Structure of CoP Tactile Sensor 9)
タル値に変換された出力値は加えられた圧力とほぼ比例した関係にあり，このデジタル値の
相対比較により圧力の分布がリアルタイムに測定可能となる．測定範囲は特殊インキの成分
配合を変えることによって自由に設定することが可能である 8) ．これ以外にも様々な分布
型触覚センサが開発されており，その構造は様々である．しかし，接触面の圧力分布と大き
さを計測できるという点は共通している．圧力分布を取得することができることは他の触覚
センサには無い特徴であるが，配線が煩雑になるというデメリットも存在する．
2 次元荷重分布中心位置検出触覚センサ（Center of Pressure：CoP センサ）9) は下条らの
開発した触覚センサである．CoP センサの構造を図 2.17 に示す．CoP センサは感圧導電性
ゴムを A 層（上層），B 層（下層）の 2 枚の導電性フィルムで挟み込んだものである．導電
性フィルムの両端は電極であり，電極は A 層では y 軸に，B 層では x 軸に平行となるよう
27
Rubber Cover
Light Waveguide
Light-receiving Device
Processing Circuit
Scattering Ray
Object
Light Fiber
Light Source
図 2.18: Basic Structure of Optical Tactile Sensor 10)
に形成される．それぞれの電極は外付け抵抗 R0 を通して電源電圧 V0 ，−V0 につながってい
る．測定原理は，荷重分布によって生じる電流分布の中心位置を A 層，B 層の導電性フィル
ム電極電圧から求め，それを荷重分布の中心位置として計測している．CoP センサは薄型
で柔軟な導電性フィルムと感圧導電性ゴムで構成されているため，曲面に配置して使用する
ことが可能である．また，導電性フィルム両層の電極電位差により荷重分布の中心位置を求
めるため，センサからの配線数はセンサ面積によらず 4 本のみと省配線である．すなわち，
CoP センサはロボットハンドへの装着に適した特徴を有している．また，既存のロボット
ハンドに対しても容易に装着することが可能である．
光学触覚センサ 10) は前川らの開発した触覚センサであり，半球面形状の検出面を備え，
光学的な原理を用いて物体の接触位置を検出することができる．光学触覚センサの構造を
図 2.18 に示す．センサ内部にはドーム型のガラス製光導波路があり，空隙を介してゴムカ
バーで覆われている．光導波路の内部を光源により照らすと，入射した光はガラスと空気の
境界面で全反射を繰り返し，光が導波路内部に封じ込められた状態となる．ここでセンサ表
面に物体が接触してゴムカバーが光導波路表面に密着すると，その部分では反射条件が変化
して光が散乱する．この散乱光を検出することにより，センサ表面での物体の接触位置を知
ることができる．一般的な触覚センサは指腹面のみを対象としているが，本触覚センサは曲
面の多いロボットハンド全域の触覚情報を得ることができる．
磁気触覚センサ 11) は中本らの開発した触覚センサである．磁気触覚センサは 3 軸の変位
と力，滑りを検出することができる．磁気触覚センサの構造を図 2.18 に示すように，大き
く柔軟層と基板層からなる．柔軟層はシリコンゴムやウレタンゲルなどで構成され，内部に
永久磁石を内蔵している．基板層は GMR 素子とチップインダクタを各々4 個，柔軟層の裏
面に配置されている．接触によって柔軟層が変形し，永久磁石が変位すると，基板層下面配
28
External force
Object
Elastic layer
{
Magnet
Inductor
Magnetoresistance element
}
Substrate
layer
図 2.19: Basic Structure of Magnetic Tactile Sensor 11)
置された GMR 素子に加わる磁束密度が変化し，GMR 素子の出力も変化する．この出力か
ら変位量を推定する．柔軟層の柔らかさが既知であれば力も推定することができる．GMR
素子同様，インダクタに加わる磁束密度も変化するので，インダクタに発生する誘導起電力
も変化する．誘導起電力は磁束密度の変化速度に依存するので，高速な変位である初期滑り
やスティックスリップ現象を検出することもできる．
これら以外にも音響触覚センサ 61) や圧電触覚センサ 62) などの研究も行われている．
2.4.4
その他のセンサ
力覚センサや触覚センサ以外のセンサとして人間の受容器には無い近接覚センサや滑り覚
センサといったセンサも開発されている．
近接覚とは人間の皮膚感覚を拡張した人間に無い感覚であり，人間で言えば皮膚の上方数
cm まで触覚が広がったように感じられる感覚である．死角や隠蔽等により接触するまで検
出できない物体に対して，接触前数 cm での近接距離を検出することのできるようになるの
で，この近接覚を用いると接近したことを確実に検知できるため，衝突を恐れない高速な動
作やソフトな接触が可能となる 63, 64) ．
滑り覚センサとは，人が触覚から得ている高次情報である滑りを認識するセンサである．
多自由度なロボットハンドで多種多様な物体の把持・操り動作を行うためには，接触力や接
触位置，滑りなどの情報を取得するためのセンサが必要となる．特に物体を破壊しない最小
把持力で把持したい場合や，物体の操りを行う場合の遠心力などで脱落しないためには滑り
覚が重要となる．65, 66) ．しかし，小型ロボットハンドの場合，力覚センサや触覚センサ以外
に滑り覚センサを設置することは困難である．そこで触覚センサである CoP センサを用い
た滑り検出 91) や，音響触覚センサを用いた滑り検出 61) といった，触覚センサを利用した
29
滑り検出も研究されている．筆者らも力覚センサを用いた滑り検出に関する研究 92) を行っ
ている．
2.5
多指ロボットハンド
現在，数多くのロボットハンドが研究開発されている．これらはアクチュエータの設置位
置からアクチュエータ内蔵型とアクチュエータ外付型に大別される．アクチュエータ内蔵型
は指や手のひらの中にアクチュエータを内蔵しており，手首から先のハンド部で完結してい
ることから汎用ロボットアームに取り付けることで容易にハンド・アームシステムを構築可
能である．しかし，小型ロボットハンド内にアクチュエータを納めるという制約から，高出
力のアクチュエータを採用することができず，指先力が不足する傾向にある．アクチュエー
タ外付型はアクチュエータの大きさに関する制約が無くなるため高出力のアクチュエータが
採用可能となり，大きな指先力を実現できるようになる．しかし，手首から先で完結してお
らず，ハンド・アームシステムを構築しようとすると前腕と手首関節まで含めて設計する必
要がある．本節では，これらのロボットハンドの中で著名なものを取り上げ解説する．
2.5.1
アクチュエータ内蔵型ロボットハンド
著名なアクチュエータ内蔵型ロボットハンドとして，川崎らによる Gifu Hand シリーズ，
ドイツ航空宇宙センター（Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt: DLR）の DLR
Hand シリーズ，早稲田大学の菅野らによる TWENDY-ONE HAND，産業技術総合研究所
の金子らによる多指ハンド，Barrett Technology Inc. 社製の Barrett Hand，東京大学の石
川，千葉大学の並木らによる高速多指ハンドについて解説する．
Gifu Hand シリーズ
Gifu Hand シリーズは岐阜大学の川崎，毛利らによる人手型 5 指ロボットハンドシリーズ
である．シリーズには Gifu Hand I 12) ，Gifu Hand II 13) ，Gifu Hand III 14) ，KH Hand 15)
がある（図 2.20）．Gifu Hand I はモーター内蔵方式で大人の手のサイズであり，アクチュ
エータ内蔵型ロボットハンドであるので，人間の腕と同程度の大きさの汎用ロボットアーム
に装着できる．外界センサとしては指先部に 6 軸力センサを装着している．Gifu Hand II は
Gifu Hand I で分かった歯車のバックラッシュなどの問題点を改善して開発され，Gifu Hand
I のセンサに加えて，新たに分布型触覚センサの取り付けが可能としている．Gifu Hand III
と KH Hand は研究用プラットフォームとして株式会社ダイニチから市販されている 93) ．
Gifu Hand III は 5 指 20 関節 16 自由度であり，親指以外の指は DIP 関節と PIP 関節は人
30
Gifu Hand I
(1998)
Gifu Hand II
(1999)
Gifu Hand III
(2002)
KH Hand
(2003)
図 2.20: Gifu Hand Series 12–15)
DLR Hand I
DLR Hand II
DLR/HIT Hand
図 2.21: DLR Hand Series 16–18)
間の指同様に連動し，指先力は 2.7N を発揮する．重量は 1.4[kg] である．派生機種として
Gifu Hand III L も存在し，こちらはフレームをチタンからプラスチックに変更されており，
重量が 1.15[kg] となっている 93) ．KH Hand は Gifu Hand III をさらに軽量化したロボット
ハンドで，5 指 20 関節 15 自由度であり，各指の第 1 関節と第 2 関節は連動する．各自由度
は DC モーターで駆動され，指先力は 0.8N を発揮する．重量は Gifu Hand III の約半分の
0.66[kg] となっている．
DLR Hand シリーズ
DLR Hand シリーズはドイツ航空宇宙センター（Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt: DLR）によって開発されてきた人手型 4 指ロボットハンドシリーズである（図 2.21）．
シリーズには DLR Hand I 16) ，DLR Hand II 17) ，HIT/DLR Hand 18) がある．DLR Hand
II は各指に 4 関節 3 自由度，手のひらに 1 関節 1 自由度を有する．各指には 3 個の関節角度
31
Nail
6-axis Force/Torque Sensor
Passive Flexible Joint
Soft Skin
Array-type Pressure Sensor
図 2.22: TWENDY-ONE Hand 19–21)
センサ，3 個の関節トルクセンサ，3 個のホール素子によるモーター位置/トルクセンサ，1
個の指先 6 軸力覚センサ，3 個のモーター温度センサ，3 個の温度補償センサを有する．ま
た，各種センサ情報を処理するための FPGA なども内蔵されている．アクチュエータにはブ
ラシレス DC モーターを，減速機にはハーモニックドライブを採用し，最大指先力は 30[N]
を発揮する．重量は 1.8[kg] である．HLT/DLR Hand は DLR と HIT（Harbin Institute of
Technology）によって開発されたロボットハンドで，DLR Hand II を製品化するための試
作機である．DLR Hand II と同様に各指に 4 関節 3 自由度を有し，親指は対向用追加関節を
有する．合計の関節数と自由度は 17 関節 13 自由度である．各自由度はブラシレス DC モー
ターで駆動され，最大指先力は 5[N] を発揮する．各関節には関節角度センサと関節トルク
センサが内蔵されている．また，DLR Hand II 同様，センサ情報を処理する FPGA などを
内蔵している．これらはアクチュエータ，センサ，通信機能など全ての構成要素を内蔵した
ハンドである．
TWENDY-ONE HAND
TWENDY-ONE HAND 19–21) は早稲田大学の菅野，岩田，菅岩らによる人間共存ロボッ
ト TWENDY-ONE の開発プロジェクトの一環として開発された人手型 4 指ロボットハンド
である．親指は 4 関節 4 自由度，その他の指は DIP 関節と PIP 関節が連動するため 4 関節
3 自由度である．指腹部，手のひら部には柔軟皮を備えた分布型触覚センサ，指先部に 6 軸
力覚センサを有する．他のロボットハンドには無い特徴として，各関節には板ばねを利用し
た受動柔軟関節を有する．これにより複雑な形状の物体の把持であっても関節角度をなじま
せて把持することができる．また，指先部に爪を装備している点も他のロボットハンドには
あまり無い特徴と言える．
32
Overview
Layout of DOF
図 2.23: Multi-fingered Hand developed by AIST 6)
産業技術総合研究所 等身大ヒューマノイド用多指ハンド
産業技術総合研究所（National Institute of Advanced Industrial Science and Technology:
AIST）の開発した等身大ヒューマノイド用多指ハンド 6) は人手型 4 指ロボットハンドであ
る．外観と自由度の配置を図 2.23 に示す．このロボットハンドは名前を付けられていない
ので本論文では以降，AIST ハンドと呼称する．AIST ハンドは親指に 5 関節 4 自由度，そ
れ以外の指に 4 関節 3 自由度を有し，合計 17 関節 13 自由度を有する．各指の第 1 関節と第
2 関節は連動可動する．各関節は DC モーターとハーモニックドライブで駆動され，指を伸
ばした状態で最大 7.8[N] を発揮する．各モーターにはエンコーダを，各指先に 6 軸力覚セン
サを装着している．
Barrett Hand
Barrett Hand 22, 23) は Barrett Technology Inc. 社製の非人手型 3 指 8 関節 4 自由度のロ
ボットハンドである．外観を図 2.24 に示す．各指は 2 関節 1 自由度であり，2 関節は連動す
る．手のひら部に 2 関節 1 自由度が配置されており，外側の 2 指は連動して内転/外転を行
う事ができる．各自由度はブラシレス DC モーターで駆動され，指先力は 15[N] を発揮する．
各関節には光学式エンコーダが内蔵されている．他のロボットには無い機構として，関節軸
にクラッチ機構が内蔵され，図 2.25 に示すようになじみ動作が可能となっている．これに
よって把持物体に対して各関節を正確に制御しなくても安定的に把持することができる．
33
Inner Link Contacts Object
Torque increases, and Gear breaks
away from Compression Spring
Outer Link Contacts
Gear Stops Traveling along Thread
Object, and Finger Stops
Finger Fully Open
with Gear
“tightened” against
Compression Spring
図
2.24:
Barrett
HandT M 22, 23)
Finger Begins to
Gear Travels Back Toward
O en
Spring
図 2.25: Torque Switch Behavior of Barrett HandT M
22, 23)
高速多指ハンド
高速多指ハンド 24) は東京大学の石川，千葉大学の並木らが開発した非人手型 3 指ロボッ
トハンドである．高速多指ハンドの寸法と外観を図 2.26 に示す．中央の指は 2 関節 2 自由
度，左右の指は 3 関節 3 自由度であり，左右の指は内転/外転が可能となっている．各自由
度はブラシレス DC モーターからハーモニックドライブを介して駆動される．第一関節と第
二関節に歪ゲージが取り付けられており，関節トルクを計測することができる．6 軸力覚セ
ンサが各指先に取り付けられており，指先回りの力とトルクを計測することができる．
2.5.2
アクチュエータ外付型ロボットハンド
著名なアクチュエータ外付型ロボットハンドとして，Johnston らによる Utah / M.I.T.
Dexterous Hand，アメリカ航空宇宙局（the National Aeronautics and Space Administration: NASA）による Robonaut 2 Hand，本田技術研究所の高橋らによる多指ハンド，Shadow
Robot Company による Shadow Hand について解説する．
34
Appearance
3 Orthogonal Views
図 2.26: High-speed Multifingered Hand 24)
Utah / M.I.T. Dexterous Hand
Utah/M.I.T. Dextrous Hand 7) は Jacobsen らが開発した人手型 4 指ロボットハンドであ
る．外観と自由度の配置を図 2.27 に示す．Utah/M.I.T. Dextrous Hand は各指 4 関節 4 自
由度，合計で 16 関節 16 自由度を有し，各自由度は外部のアクチュエータ（図 2.27 下）か
ら 2 本のワイヤで駆動され，各ワイヤは手首部に配置された 32 個のセンサで張力をフィー
ドバックできる．各関節の関節角度は磁気式角度センサで制御できる．これ以外に外界セン
サとして，各指先には 6 軸力覚センサ，ハンドの表面に静電容量式の全面触覚センサを搭載
している 94, 95) ．
本田技術研究所 ヒューマノイドロボットのための多指ハンド
本田技術研究所の開発したヒューマノイドロボットのための多指ハンド 25) は人手型 5 指
ロボットハンドである．このロボットハンドは名前を付けられていないので本論文では以降，
本田ハンドと呼称する．外観と自由度の配置を図 2.28 に示す．本田ハンドは親指，人差指，
中指は J3 と J4 関節が連動する 4 関節 3 自由度，それ以外の 2 指は 4 関節 2 自由度の合計 20
関節 13 自由度を有する．本田ハンドでは指の役割を，親指/人差指/中指を 3 次元空間にお
いて，任意方向の力を付与し，主として安定したつまみ動作や操作を行う “器用指”と定義
35
Overview
Layout of DOF
Actuators
図 2.27: Utah / M.I.T. Dexterous Hand 7)
し，薬指/小指を様々なサイズ・形状の対象物を巻きつけ，主として手の平との接触を含め
た保持動作を行う “力指”と定義し，器用指と力指で自由度を変えている点が特徴的である．
各自由度は外部に流量制御システムを備えたポンプから油圧で駆動され，指先力は 5N を発
揮する．各関節角度はポンプに内蔵される流量計を用いて制御される．また，各指先に 6 軸
力覚センサを，各指腹面と手のひら部には感圧導電性ゴムを利用した分布型触覚センサを採
用している．
高橋らは本田ハンドを用いて，指先の 6 軸力センサを介して検出される接触点から滑り易
さを表現する指標を定義し，その値に基づく評価関数を最小化することで，事前に力の焦点
を設定せずに適切な指先力を決定する手法を提案し，つまみ制御を実現している 25) ．また，
対象物をロボットハンドで包み込んだ状態において，広範囲に渡る接触の中で，特に手の平
部が大きな割合を占めていることに注目し，手の平における分布圧中心点を手の平中心線に
36
Overview
Layout of DOF
図 2.28: Multi-fingered Hand developed by Honda R&D Co.,Ltd. 25)
Dexterous Set
Grasping Set
図 2.29: Robonaut 2 Hand 26)
到達させることが安定な状態であると考え，安定化の指標として制御する手法を提案し，握
り込み動作を行っている 25) ．
Robonaut 2 Hand
Robonaut 2 Hand 26) は Robonaut 1 57) で分かった問題点を改善して NASA の Diftler ら
によって開発された人手型 5 指ロボットハンドである．外観を図 2.29 に示す．Robonaut 2
Hand は 12 自由度の手と手首に 2 自由度を持つ前腕で構成されている．各指は本田ハンド
と同様，器用指群と力指群に分けて設計されている（図 2.29 右）．器用指群に属する人差
指/中指は 3 自由度であり，親指は 4 自由度を有し，力指群に属する薬指/小指は 1 自由度を
有する．各自由度は前腕に内蔵されたアクチュエータからワイヤを介して駆動される．各ワ
37
Overview
Layout of DOF
図 2.30: Shadow Hand 27, 28)
イヤの張力センサは手のひら内に収められている．外界センサとして，各指腹部（14 箇所）
に 6 軸ロードセル 96) を搭載可能である．
Shadow Hand
Shadow Hand 27, 28) は Shadow Robot Comcany の開発した人手型 5 指ロボットハンドで
ある．外観と自由度の配置を図 2.30 に示す．Shadow Hand は親指が 5 関節 5 自由度，人差
指/中指/薬指は第 1 関節と第 2 関節が連動し，4 関節 3 自由度，小指は第 1 関節と第 2 関節
が連動し，5 関節 4 自由度，手首部に 2 関節 2 自由度を有しており，各自由度は前腕部に設
置された空気圧アクチュエータで駆動する．一般的な人手型ロボットハンドの自由度に対し
て，親指 MP 関節に 1 自由度，小指根元の手のひらに親指と対向しやすいように 1 自由度多
い設計となっている．内界センサとしては，空気圧アクチュエータの圧力センサと，関節部
のホール素子による関節角度センサ，モーター内の温度センサが装備されている．外界セン
サとしてはワイヤの張力センサによる力覚センサが装備されている．
38
2.6
結言
本章ではまず人間の手の機構と感覚器官について解剖学的見地から解説し，次にその中
からロボットハンドに必要な要素を検証し，アクチュエータや各種センサといった各要素に
ついて既存技術をまとめた．その後，著名な多指ロボットハンドをアクチュエータ内蔵型ロ
ボットハンドとアクチュエータ外付型ロボットハンドに分類し，各々の使用，性能をまとめ
た．ここで挙げた人手型ハンドの内，Gifu Hand シリーズや Robonaut 2 Hand，本田ハン
ド，Shadow Hand は 5 指であり，DLR Hand シリーズや TWENDY-ONE HAND，AIST
ハンド，Utah / M.I.T. Dexterous Hand は 4 指であった．人間の場合，小指の果たす役割
はある程度解明されているが 2) ，これは骨や筋肉のつき方に起因する要因が多く，多指ロ
ボットハンドの制御における小指の必要性については今後の調査研究が待たれる．また，自
由度の配置についても一般的な配置が存在するものの，それぞれの多指ロボットハンド毎に
工夫を凝らしたものになっている．これは自由度の配置は多指ロボットハンドに与えるタス
クに応じて最適配置は異なるためであり，現在のロボットハンドの自由度配置は指回りに限
定しているものが多いが，今後は中手骨群で構成される関節を表現する自由度配置が提案さ
れると考えられる．Shadow Hand の小指根元に斜めに配置された自由度（図 2.30）は今後
の多指ロボットハンドの自由度配置の試金石となり得るものである．以上，多指ロボットハ
ンドのハードウェアはまだまだ発展途上であり，仕様は多岐に渡っている．これは適用する
環境や制御系からの要求仕様が定まっておらず，応用研究の少なさを示している．今後，イ
ンハンドマニピュレーションを始め，様々な把持操作に関する研究が行われていくことで，
指数から関節数，必要センサなど，必要な仕様が固まっていくことが期待される．
39
第3章
分布型触覚センサの高速触覚情報取得
3.1
緒言
これまで開発された指や掌面に触覚センサを持った多指ハンドには，Jacobsen らの開発
した Utah/MIT Dextrous Hand 7, 54, 94, 95) ，川崎らの開発した Gifu Hand シリーズ 12–15) ，
菅野らの開発した TWENDY-ONE ハンド 19, 21, 59) ，石川らの開発した高速多指ハンド 24)
などがある．Utah/MIT Dextrous Hand は 6 軸力覚センサとハンドの表面に静電容量式の
全面触覚センサを搭載しており，Gifu Hand シリーズは 6 軸力覚センサと導電性インクを用
いた分布型触覚センサを搭載している．しかし，これらのロボットハンドの制御には主に 6
軸力覚センサが使われており，触覚センサから得られる圧力分布情報を有効に活用してハン
ドの制御に応用した成果は報告されていない．TWENDY ONE ハンドは触覚の圧力分布情
報を用いた制御に関する研究が報告されている 21, 59) が，まだ研究途上だと言える．高速多
指ハンドに関してはひも結びやペン回しなどの作業を実現しているが，搭載している触覚セ
ンサは荷重分布中心位置検出触覚センサであり，分布情報は得られないことから限定された
触覚と考えられる．一方，人間は触覚を有した手を使って巧妙に様々な作業を行うことがで
きる．主に皮膚に加わった機械的変形を基に脳による高度な処理を経て，形状やテクスチャ
などの触覚情報を認識している．
小林らは図 3.1 に示す多指ユニバーサルロボットハンドを開発し 60, 97, 98) ，剛性制御など
の研究を行ってきた．ユニバーサルロボットハンドはトルクセンサとエンコーダ，分布型触
覚センサを搭載している．分布型触覚センサは張り付け面の圧力分布情報を得ることができ，
面解像度が非常に高く，把持物体の外周形状識別が可能である 98) ．しかし，識別精度を上
げるために計測点の数を増やすほど計測時間が長くなり，多指ハンドの制御周期に対して触
覚フィードバックが遅れるという問題がある．これは，高密度化が進む触覚センサ，例えば
MEMS 技術で製作されているような分布型触覚センサには共通の問題であるが，この解決
方法に関しては十分に議論が進んでいない．回路の高速化を図っても全点の走査に必要な時
間を短くするための根本的な解決とはならず，状況に応じて空間分解能を変えて触覚フィー
41
図 3.1: Universal Robot Hand
ドバックを行う方法を確立することが重要である．この問題に関して，坂口は対象を識別す
るのに有効な情報を提供するセンサを能動的に選択する触知覚認識システムを提案してい
る 99) ．このシステムでは対象が一定状態にとどまっている状況に適用できるが，多指ハン
ド上の触覚センサに適用するためには動的な状況に適用できる必要がある．上述の分布型触
覚センサの計測領域を決定する問題について，生理学的な知見にヒント得ることができる．
人間は全身に触覚の受容器を有しており，手掌面だけでも 17,000 個の受容器がある．その
うえ神経の情報伝達の速度は現在の電子回路上の通信と比較して遅く全受容器の走査には時
間を要することから，外部刺激に応じて走査する受容器を限定している可能性がある．
本章では，面解像度の高い分布型触覚センサを用いて，外部刺激に応じて計測点を選択・
変更することで人間の感覚器を模倣し，ソフトウェアの面から応答性の問題を解決する．ロ
ボットハンドで物体を把持するに当たり，まず手幅程度の物体を把持することを考える．こ
の場合，3 本以上の指で各々1 箇所の接触で対象物を把持すればよい 100) ．よって，各々の
指先において分布型触覚センサから接触情報を高速に獲得するために，計測点を遺伝子とみ
なし遺伝的アルゴリズムに基づいた高速触覚情報取得手法を提案する．この手法を用いるこ
とで計測点集合を接触箇所周辺に集め，効率的に接触箇所周辺の圧力分布情報を取得するこ
とができる．次に指先指腹面に収まるサイズの物体を把持する場合を考える．この場合，指
腹面状に複数の物体が存在し，複数個所の接触が考えられる．そこで，高速触覚情報取得手
法を指先指腹面での複数箇所の接触に対応できるように，計測点の集合をいくつかのグルー
プに分割し，各グループの計測情報を共有しながら計測点選択が行えるように拡張する．こ
れによって分布型触覚センサの利点である接触点での面解像度を損なう事無く高速に計測を
42
Tactile Control System
Tactile
Tactile Control
Network
Network
Torque
&
Command
Remote Control
Movement Control
Motion Control System
図 3.2: Universal Robot Hand Control System
行えるようにし，提案手法をユニバーサルロボットハンドに実装することによって，複数物
体の操作を実現する．
3.2
3.2.1
ユニバーサルロボットハンドシステム
ユニバーサルロボットハンド
ユニバーサルロボットハンドは 3 指の可動指と，2 指の不動指，掌部で構成されており，
各指の長さは 333.7[mm]，各指は 4 関節 3 自由度を持つ．関節数に対し自由度が少なく設定
されているが，これは人の指と同様に第 1 関節と第 2 関節が連動するからである．また，各
指節部にはエンコーダを内蔵する DC モーターが設置され，ハーモニックドライブ減速機を
介して各関節を駆動する．各指の関節には関節軸周りのトルクを計測できるトルクセンサを
搭載しており，指腹部には分布型触覚センサが搭載してある．
ユニバーサルロボットハンドの制御システムは動作制御ユニット，触覚センサ処理ユニッ
ト，ユーザーインタフェースユニットで構成される．システムの全体図を図 3.2 に示す．動
作制御ユニットと触覚センサ処理ユニットは RT-Linux，ユーザーインタフェースユニット
は Windows で動作しており，各ユニットは LAN で接続されている．動作制御ユニットは，
各関節軸周りのトルク情報を AD ボードから，モーターの回転角情報をカウンタボードから，
触覚情報を LAN 経由で触覚センサ処理ユニットから取得し，それらの情報をもとに各モー
ターのトルク出力を制御する．触覚センサ処理ユニットは分布型触覚センサの計測点を指定
43
Object
High
Urethane
Gel
Pressure Sensitive
Rubber
Electrode
Pattern Sheet
Pressure Distribution
Low
図 3.3: Tactile Information Acquirement Schema
し，その計測点における圧力を計測し，触覚センサから得た圧力分布情報の前処理を行う．
ユーザーインターフェースユニットは各センサ情報をユーザーに提示することができる 97) ．
3.2.2
触覚センサ
本節ではユニバーサルロボットハンドに実装している分布型触覚センサの概要を示す．こ
のセンサは図 3.3 に示すように三層構造をしており，上層からウレタンゲル（EXSEAL Co.
製），感圧導電性ゴム（INABA RUBBER Co., Ltd 製），電極パターンを配置したシート
となっている．この単純な構造により，高い量産性と簡易なメンテナンス性を実現してい
る．ウレタンゲルの硬さは ASKER-C 15，厚みは 2.5[mm] であり，感圧導電性ゴムの厚み
は 0.5[mm] である．
センサと物体が接触したとき，力と物体の形状によってウレタンゲルが変形し，この変形
によって感圧導電性ゴムが圧縮され，感圧導電性ゴムの抵抗値が低下する．この抵抗値を計
測することで，その領域での指腹面に垂直な力を計測することが出来る．ウレタンゲルを上
層に配置することで，接触部の形状に応じて圧力が分散され，接触部の形状を圧力分布に反
映することが出来る．この抵抗値を計測するため，電圧を印加する印加電極と，感圧導電性
ゴムを通った後の電位を測定する引き込み電極の二つの電極を用いる．この電極パターンを
ポリイミド製の多層フレキシブル基板に配置している．
触覚センサは図 3.4 に示すように，各リンクの指腹部に実装されている．計測点は各指腹
部の形状に合わせ，指先部に 102 点，それ以外に各々70 点設定した．各計測点は 3.4[mm]
× 1.8[mm] で，0.2[mm] の間隔を開けて配置されており，各々1[N] まで計測することが出来
る．触覚センサからのケーブルはアンプとマルチプレクサで構成された制御回路を介して，
44
Electrode Pattern
i
0
j
Urethane Gel &
Pressure Sensitive
Conductive Rubber
Electrode
図 3.4: Attachment of Tactile Sensor
触覚センサ処理ユニットへ接続され，触覚センサ処理ユニットは制御回路を介して計測点を
指定し，その点での圧力を計測し，触覚センサ処理ユニットは 12 ビット AD ボードを使っ
て圧力情報を得る 60, 97) ．
3.3
3.3.1
高速触覚情報取得
遺伝的アルゴリズムを用いた高速触覚情報取得
指先に配置した触覚センサは 102 個の計測点から圧力分布情報を得ることが可能である．
開発したユニバーサルロボットハンドシステムでは，1 計測点から圧力情報を得るのに約
0.2[ms] 必要であるので，全計測点を用いて計測するためには約 20[ms] の計測時間が必要と
なる．これに加えて，触覚情報に基づいてユニバーサルロボットハンドの制御を行う場合，
触覚情報を処理する時間が必要となり，さまざまなタスクをリアルタイムで行わせようとす
れば，20[ms] という計測周期は致命的となりかねない．よって計測時間の短縮は必要不可
欠な課題であると言える．そこで，全計測点から一部だけ選択して計測することで，計測回
数を減らし計測時間の短縮し，高速な触覚情報取得を実現する．この計測点選択に遺伝的ア
ルゴリズム（GA）101, 102) を適用する．GA の遺伝子には分布型触覚センサの計測点を割り
当て，各個体の適応度を各計測点の圧力値とする．各個体の適応度を最大とするように，交
叉，突然変異，選択の遺伝的操作 101, 102) を用いる．これによって各計測点は，圧力値の高
い計測箇所，つまり触覚センサが対象に触れている箇所の周辺を選択することができる．こ
45
START
(1)
RANDOM SELECTION
Measure Pressure Distribution
MAX(Pi ) >Pthreshold ?
YES
(2)
SELLECTION
CROSSOVER
MUTATION
Genetic Operation
図 3.5: Flowchart of Adaptive Measurement
こで突然変異では，子個体を以下によって生成する．
(x′j , yj′ ) = (N (xj , σj ) , N (yj , σj ))
(3.1)
ここで，(x′j , yj′ ) は次世代の個体 j で表わされる計測点であり，N (µ, σ) は中央値 µ，分散 σ
の正規分布を表わす．分散 σj は計測点（個体）(xj , yj ) における圧力値から以下の式で計算
される．
σp =
pmax − p(xj , yj )
p(xj , yj )
(3.2)
ここで，p(xj , yj ) は (xj , yj ) における圧力値であり，pmax は触覚センサで計測可能な圧力の
上限値である．
GA に基づく触覚センシングの概要を図 3.5 に，個体の動きを図 3.6 に示す．図 3.6 (a) は
GA の初期個体で表現された計測点である．初期個体（計測点）はランダムに生成され，触
覚センサ処理ユニットは計測点をランダムに更新しながら各点での計測を行う（図 3.6 (a)）．
次に，個体の適応度（計測圧力）が一定値を越え，物体との接触が検出されれば，各個体は
適応度の高い接触箇所の周辺へ集まり，接触が検出された箇所周辺を計測する（図 3.6 (b)）．
物体が指から離れ，個体の適応度が一定値以下になった場合，計測点は再びランダムに更新
される（図 3.6 (c)）．図 3.6 (a)，(c) は図 3.5 (1) に，図 3.6 (b) は図 3.5 (2) に該当する．
以上により，GA に基づく触覚センシングは物体の接触した箇所周辺の圧力分布を計測する
ことができる．GA によって決定される計測点は任意に設定することができ，総計測点数以
下とすることで，本手法により触覚センサの計測時間を軽減することが可能となる．
点接触の場合は，中央付近と触覚センサのウレタンゲルで分散された周辺圧力を計測する
46
X
Measurement Point
Low
High
Y
(a) Random Search
(b) Gather
(c) Spread
図 3.6: Concept of Adaptive Measurement
ことができる．線接触の場合は，計測点集合が線状に並ぶことでエッジ形状を計測すること
ができる．面接触の場合は，計測点は接触面全体に拡散する．触覚センサのウレタンゲルで
圧力が分散し，なだらかな圧力分布を描くことを考慮すれば，計測点間を容易に補完し，面
状接触を計測することができる．
3.3.2
複数箇所接触における高速触覚情報取得
手幅程度の物体を把持する場合は 3 本以上の指を用い，各々1 箇所の接触で物体を把持す
ればよい 100) ので，3.3.1 で述べた計測点選択手法で高速に触覚センサ情報を取得すること
ができる．一方，図 3.7 に示すような指腹部に収まる程度の小物体を複数把持する場合，複
数の物体が指腹面状に存在することが考えられ，複数箇所の接触を認識する必要がある．本
節では，GA に基づく計測点選択手法を拡張した複数箇所接触認識手法を提案する．
提案手法を述べる前に，複数の小物体を把持する場合，1 つの指腹上で何箇所の接触に対
応する必要があるのかという点について議論する．人が指先指腹で複数の物体を把持する状
況について考えた場合，非常に小さなネジなどが入った箱からのネジ摘まみ上げタスクなど
を除いて，3 つ以上の物体を指先で同時に把持することは考えにくい．また，ネジ摘まみ上
げタスクを考えた場合でも，3 つ以上のネジを把持した状態は “多物体を把持している状態”
と大まかに認識しているだけで “指腹面のどの位置にネジがあるか”は特に認識していない
と考えられる．これは人間の指腹面の面積と人間の指の 2 点識別閾が 4mm 程度であること
を考えれば 67) ，指腹面に 3 つ以上の物体が接触している状態を人間があまり重要視してい
47
Two-point
Discrimination
Threshold
Fingertip
Small Objects
Tactile Sensor
Fingertip
図 3.7: On-Finger-Pad Manipulation
ないことは明らかである．以上より，指先で 2 物体を把持することを想定した複数箇所接触
認識を行う．
まず拡張した提案手法の概要を図 3.8 に示す．2 箇所接触への拡張を行うにあたり，GA
における遺伝子で表現された計測点集合を 2 グループに分割する．各グループに属する計測
点は同時に計測を行うが，計測箇所の重複は許さない．また，自グループが計測した圧力情
報を過小評価した後，以下のように他グループと共有させる．
F itness(i, j) = ci · p(xj , yj )

 1
j ∈ Gi
ci =
 α(0 < α < 1) otherwise
(3.3)
(3.4)
F itness(i, j) はグループ Gi に所属する個体 j の適応度，p(xj , yj ) は個体 j の計測圧力であ
る．これにより，本来の適応度より低く評価されるため，他グループの計測位置に収束する
ことなく別の場所を計測・収束することができる．図 3.9 に，各グループに 5 個体，計 10
個体の場合の複数点接触認識の個体の動きを示す．図 3.9 左は，ユニバーサルロボットハン
ドに 2 物体が接触したときに計測された圧力分布である．図 3.9 左のように各計測グループ
が計測を行っているときの，グループ 1 から見た適応度の分布が図 3.9 中，グループ 2 から
見た適応度の分布が図 3.9 右のようになる．
また，1 箇所しか接触していない場合は，その周辺の適応度が非接触点（非計測点）より
高く評価されるため，2 グループが接触箇所周辺に収束することになる．
48
START
(1)
RANDOM SELECTION
Measure Pressure Distribution
MAX(Pi ) >Pthreshold ?
YES
Share Fitness between each Group
Fitness(i, j) = ci･p(xj, yj)
(2)
SELLECTION
CROSSOVER
MUTATION
Genetic Operation in each Group
図 3.8: Flowchart of Multi-Contact Recognition
Low
measured by Group 1
Touching area
measured by Group 2
Perceived Data
measured by Group 2
(underestimated)
High
measured by Group 1
(underestimated)
Not measured
Perceived Data
(in Group 1)
Perceived Data
(in Group 2)
図 3.9: Procedure of Multi-Contact Recognition
49
3.3.3
高速触覚情報取得に関する基礎実験
提案手法の有効性を確認するために，ユニバーサルロボットハンドを用いて基礎的な実験
を実施した．この実験において，計測点グループは各グループ 5 個体，計 10 個体の計測点
を有するものとした．図 3.10(a) に実験の様子を示す．本実験において，約 1500[ms] まで指
腹面に何も接触させず，1500[ms] 以降 2 本の指を各々離して 2 箇所接触させた．計測位置の
変化を見るために，各グループごとの y 座標（平均値）を 1 例として図 3.10(b) に示す．図
より，1500[ms] までは計測点がランダムに決定されているが，2 箇所で押されると計測点グ
ループが各々の接触点周りを計測している様子が分かる．同様に，図 3.11(a) のように，2 箇
所接触状態から 1 箇所接触へ変化させた場合についても実験を行った．本実験において，約
1500[ms] まで 2 箇所接触させ，それ以降は 1 箇所接触に切り替えた．実験結果を図 3.11(b)
に示す．図 3.11(b) より，約 1500[ms] までは 2 箇所接触に対応して計測でき，それ以降は 1
箇所計測に対応できている様子が分かる．以上により，計測点を減らして計測周期の短縮を
図った場合でも，本手法によって 1 箇所，2 箇所の接触位置を取得することが可能となった．
また，本手法によって高速な触覚情報取得が可能であることをシミュレーション実験で評
価した．実験ではあらかじめ作成した全計測点分の触覚データを提案手法に与え，接触の開
始からどのくらいの速さで接触を検知するかを調べた．作成した触覚データでは，圧力を与
えていない状態と 2 箇所に圧力を加えている状態を交互に繰り返す．一度接触するとその状
態を 100 ステップ間維持する．この無接触，2 箇所接触のサイクルを 50 サイクル与え，元
データの接触の瞬間から提案手法がどのくらい遅れて検知したか（Delay Step：DS）を調
べた．5 回分の接触を抜粋したグラフを図 3.12 に示す．各々のグラフが各計測点グループの
y 座標（平均値）の推移である．また，与えた入力情報を破線で併記する．実験の結果，50
回分の平均で接触を検知するまで 1.3 ステップの遅れがあり，計測周期 5[ms] で動作させて
いることを考慮すれば，約 6[ms] 程度で接触を検知できていることになり，20[ms] 周期の全
計測点使用時と比べて明らかに高速に 2 箇所の触覚情報を取得できていると言える．
3.4
高速触覚情報取得による物体操作実験
本節では，前節で提案した手法をユニバーサルロボットハンドに実装し，複数の物体操作
を実施する．ユニバーサルロボットハンドは 3.3 節で述べた高速触覚情報取得手法を用いて
高速に触覚センサから接触位置を計測し，物体の接触位置に応じて，物体を操作できるよう
に各指を制御する．
50
Touch Area
y
Contact Positionon y-axis
10
8
6
4
2
0
0
1000
2000
3000
4000
5000
Time[ms]
(a) Experimental Procedure
(b) Measurement Results
図 3.10: Experiment (0 to 2 objects)
Touch Area
y
Contact Positionon y-axis
10
8
6
4
2
0
0
1000
2000
3000
4000
Time[ms]
(a) Experimental Procedure
(b) Measurement Results
図 3.11: Experiment (2 to 1 objects)
51
5000
DS=0
DS=5
DS=0
DS=2
DS=0
DS=5
DS=0
DS=4
DS=0
DS=0
Contact Position on y-axis
10
8
6
4
2
0
Contact Position on y-axis
10
8
6
4
2
0
0
200
400
600
800
1000
Steps[5ms/step]
図 3.12: Delay Steps on Proposed Method
3.4.1
物体操作の概要
本章では，ユニバーサルロボットハンドを用いた複数物体の回転操作を想定する．この操
作は図 3.13 に示すような，人がワッシャー付きトラスネジの回転操作を行うタスクを想定
している．ワッシャー付きトラスネジの回転操作を想定したとき，ワッシャーの半径は一般
にネジ頭の半径より大きいため，両方を把持した状態ではワッシャーが邪魔になってネジ頭
を効率的に回すことができない．そこで，ロボットハンドはワッシャーとトラスネジを両方
把持してネジ頭を判断し，その後ネジ頭のみ回転操作させるものとする．
まず，ユニバーサルロボットハンドは提案手法を用いてワッシャーとトラスネジの接触位
置を認識する．ここで，ワッシャーの半径はネジ頭の半径より大きく，ワッシャーとの接触
位置から得られる圧力値はトラスネジとの接触位置から得られるそれより大きい．それぞれ
52
(2) The robot hand recognizes
the smaller disk by the
pressure distribution and
rotate the finger.
Adduc
t
Abduc ion or
tion
Finger
(1) The robot hand measures
the pressure distribution
by using proposed method.
Shaft
図 3.13: Washer-Screw Manipulation
Washer
Screw
図 3.14: Robot Finger Movement for 2 Objects
図 3.15: Manipulated Objects
の圧力値を計測することで，ロボットハンドはトラスネジとワッシャーの判別を行う．その
後，動作制御ユニットはロボットハンドの指を内転もしくは外転させ，ワッシャーに触れる
ことなくネジ頭の回転操作を行う（図 3.14）．回転操作中は，動作制御ユニットはユニバー
サルロボットハンドの人差指と親指の指先を，事前に生成しておいた軌跡に従って制御する．
3.4.2
実験結果
提案した複数点接触認識と複数物体操作をユニバーサルロボットハンドに実装し，回転操
作実験を行った．本実験では，図 3.15 左に示すような半径の異なる 2 枚のディスクを用い
た．左側（黒色）のディスクはワッシャーを模擬し，右側（白色）のディスクはネジ頭を模
擬している．ここで，2 枚のディスク半径は未知とし，右側（白色）のディスクは左側のディ
53
1
2
3
4
5
6
7
8
9
図 3.16: Motion of Manipulating Objects
スクより半径が少し大きいものを採用した．半径の差異は 2 枚のディスクが同時に触覚セン
サに触れるように，触覚センサに採用したウレタンゲルの厚み（2[mm] 程度）以下である．
図 3.15 右にユニバーサルロボットハンドによる 2 枚のディスクの把持の様子を示す．本実
験では，人差指と親指を用いて回転操作を行った．
ユニバーサルロボットハンドによる 2 枚のディスクの回転操作の様子を図 3.16 に示す．
図 3.16 - 1∼9 各々において，図中央から左にロボットハンドの側面の様子を示し，右下に
は正面の様子を示す．なお，ディスクの回転が分かりやすいよう，ディスクには帯状のマー
カーを配置した．まず，親指を 2 枚のディスクに接触させ，この時人差指は接触させない
（図 3.16 - 1）．次に，動作制御ユニットは人差し指を 2 枚のディスクに接触させ，各接触点
の圧力を計測して回すべきディスク（ネジ頭）を識別する（図 3.16 - 2）．その後，一旦人
差指をディスクから離し（図 3.16 - 3），人差指を外転させ，径の小さいディスク（ネジ頭）
のみを把持する（図 3.16 - 4）．1 物体のみ把持出来ていることを確認し，回転操作へ移行
する（図 3.16 - 5∼9）．図 3.16 - 5∼9 を見て分かるように，人差指がトラスネジのみを把
持して回転操作を実行している．この結果から，提案した遺伝的アルゴリズムに基づいた高
速触覚情報取得手法の実機での有効性を確認できた．
54
3.5
結言
ロボットハンドに実装された分布型触覚センサを用いて複数の物体を指先で認識し操作す
るという高度な制御を実現するためには，触覚センサの高解像度化と計測周期の高速化はそ
れぞれ重要な要素である．しかし，これらはトレードオフの関係にあり，両立させることは
難しい．そこで我々は遺伝的アルゴリズムに基づく分布型触覚センサの計測点選択手法を用
いて，複箇所の接触情報を高速に取得する手法と，それを用いた複数物体操作手法を提案し
た．本手法において，計測点集合は遺伝的アルゴリズムに基づいて生成され，いくつかのグ
ループに分割される．本手法を用いることで，ユニバーサルロボットハンドは複数物体との
接触状態を認識することができる．複数物体の操作において，ユニバーサルロボットハンド
制御システムは接触状況によって各指を制御する．実験結果より，提案した複数点接触認識
手法とそれを用いた複数物体操作の有効性を確認することができた．
55
第4章
トルクリミット機構を有するユニバー
サルロボットハンド II システムの開発
4.1
緒言
2 章で示したように，人間の手を模して人間の手と同様な機能を機械的に実現しようとす
るロボットハンドシステムの研究開発はこれまでに数多く行われている．しかしながら，人
間の手と同様な機能を有するロボットハンドシステムの実現には至っていない．この問題の
解決には，種々のセンサ情報を効率的に融合して器用な制御を実現するソフトウェアのみな
らず，駆動機構ならびに関節角，触覚および力覚などのセンサを限られた空間的制約のもと
に配置した，バランスのよい多指・多関節の多自由度リンク機構を持つハードウェアを設
計することが必要となる．また，上記ハードウェアの構造は非常に繊細なものになり，過大
な負荷がかかった場合にハードウェアの破損，変形に至ることも考えられる．そこでハード
ウェアを保護できる機構が必要となる．このような関節の保護が可能なロボットハンドと
して，関節部にクラッチ機構を内蔵した Barrett Hand 22) や関節部にバネ要素を内蔵した
TWENDY-ONE ハンド 19, 20) などが研究・開発されている．
小林らはこれまで人間の指と同じ構造を持ち，触覚と力覚を備えたユニバーサルロボット
ハンドを試作し，ロボットハンドの機構，感覚情報処理および運動制御について様々な研究
開発を行ってきた 60, 72, 97, 98) ．また，筆者は第 3 章に示したように分布型触覚センサとユニ
バーサルロボットハンドシステムを用いて高速触覚情報取得手法について研究してきた．し
かし，先に述べた関節駆動機構の保護に関しては実現できておらず，実験中も過大な負荷が
かからないように注意を払う必要があった．今回，これまでに得られた知見を基に，より小
型で人間の手に近いサイズの新たな研究プラットフォームとして，ユニバーサルロボットハ
ンド II を開発する．今回開発するユニバーサルロボットハンド II には，ユニバーサルロボッ
トハンド I では実現できていなかった過大な外力からの保護機構を内蔵する．
ユニバーサルロボットハンド II の指数は人間の手と同様の 5 指とし，自由度および関節数
57
DIP
PIP
IP
MP1
MP2
MP
CM1
CM2
図 4.1: Universal Robot Hand II
は 20 関節 16 自由度とする．アクチュエータは一般に，指の中に内蔵するタイプとワイヤな
どで外部から駆動するタイプがあるが，今後ロボットアームなどに搭載することを考慮し，
ロボットハンド内で完結する内蔵型とする．また，各関節部にトルクリミット機構を内蔵す
る．このトルクリミット機構により，人指と同様に過剰な外力が作用すると関節駆動機構を
機械的に滑らせることで，フレームで支持可能な姿勢で外力を支持する，もしくは外力を受
け流すことが可能となる．これにより関節駆動機構の保護を実現する．ただし，滑りが発生
した場合に実際の関節角度と認識している関節角度の間に差異が生じると考えられる．この
問題は，滑りを検出した場合に関節角度の加算・減算することでソフトウェア的に対応する．
4.2
4.2.1
ユニバーサルロボットハンド II
基本仕様
本節では開発したユニバーサルロボットハンド II の基本仕様について述べる．
ユニバーサルロボットハンド II の全体像と自由度の配置を図 4.1 に示す．掌下端から中
指上端までの高さは 290mm，手を開いたときの親指から小指までの大きさは 416mm であ
る．ユニバーサルロボットハンド II は人間の手より一回り大きいサイズであり，人間の手作
業を模倣させるに十分なサイズである．親指は 262g，それ以外の指はそれぞれ 250g であっ
た．台座を除いた重量は 1323g であった．自由度は，親指に 4 自由度（CM1 関節，CM2 関
58
表 4.1: Movable Range of each Joint
Thumb(deg.)
Others(deg.)
IP joint
0 - 110
DIP joint
0 - 95
MP joint
0 - 110
PIP joint
0 - 95
CM1 joint
0 - 110
MP1 joint
0 - 110
CM2 joint
0 - 110
MP2 joint
0 - 110
Torque Limiter
φ22.5
22.5
DC Motor
Finger Tip
Mechanical
Stopper
22.5
Finger Tip
26.75
(a) Operated Joint Module
(b) Cooperated Joint Module
図 4.2: Cross-section View and Side View
節，MP 関節，IP 関節）とそれ以外の指に 3 自由度（MP1 関節，MP2 関節，PIP 関節）の
合計 16 自由度を設定した．人間の MP 関節および CM 関節は球体関節であるが，球体関節
を実装することは困難であるため，2 自由度を直列に接続する仕様（MP1 関節と MP2 関節，
CM1 関節と CM2 関節）とした．また，PIP 関節と DIP 関節は人間の関節と同様に連動す
る仕様とした．これは Gifu Hand III 14) など，よく知られた 5 指ロボットハンドと同等の
自由度・関節数である．
各関節の可動範囲を表 4.1 に示す．指を伸ばした状態を 0[deg.]，曲げ方向を正とした．こ
の可動範囲は人間の手の可動範囲と同等，もしくは上回る仕様である．
上記のような多自由度のロボットハンドは非常に複雑かつ繊細な機構になる．このような
ロボットハンドの研究開発を行っていく場合，外力もしくは自身の動きで破損する恐れがあ
ると考えられる．そこで，これら全 20 関節にはトルクリミット機構を内蔵する．本機構を
内蔵することで，関節部に過剰なトルクが加わった場合，関節部を滑らせることでロボット
ハンドを保護することができる．トルクリミット機構に関しては 3 節で述べる．
関節部の断面図と側面図を図 4.2 に示す．本ハンドではメンテナンスや設計の効率化を考
え，各関節をモジュール化した．また，各自由度は同じ構造（図 4.2(a)）とし，これを直列
59
Urethane
Gel
Pressure Sensitive
Rubber
Electrode
Pattern Sheet
Multi-Axis Force/Torque Sensor
Array-Type Tactile Sensor
図 4.3: Array-type Tactile Sensor and Multi-Axis Force/Torque Sensor
Multi-Axis
Force/Torque Sensor
Encoder
DC Motor
Analog Voltage
Pulse
Counter Board
D/A Converter
Motor
Driver
Analog Voltage
Direction&Speed
Ether Board
FPGA
Array-type Tactile Sensor
Analog Voltage
Control PC
...
...
FPGA
...
Universal
Robot Hand II
A/D Converter
FPGA
LAN
Pressure Data
図 4.4: Control System for Universal Robot Hand II
に接続できるように設計した．連動関節（図 4.2(b)）も同様に接続可能である．
センサは指腹面に分布型触覚センサを，各指先に 6 軸力覚センサを内蔵した．図 4.3 右下
に分布型触覚センサの実装の様子を示す．実装した触覚センサは電極パターンシート，感圧
導電性ゴム，ウレタンゲルの三層構造をしており，接触による圧力分布を計測することがで
きる 60) ．また，図 4.3 右上に 6 軸力覚センサ（BL AUTOTEC. 社製）の実装の様子を示
す．これによって指先にかかる力とトルクを計測することが出来る．
このユニバーサルロボットハンド II を用いて，制御システムを構築した．制御システム
の概要を図 4.4 に示す．ハンド制御 PC の出力はモータードライバ（図 4.5）を経由し，DC
モーターを制御する．ハンド制御 PC は 6 軸力覚センサから得られる指先力と分布型触覚セ
60
図 4.5: Motor Driver for Universal Robot Hand II
図 4.6: Decentralized Processing System using FPGAs for Array-type Tactile Sensors
ンサから得られる指腹部の接触圧力分布，エンコーダから得られる関節角度から指節部に内
蔵された DC モーターを制御する．分布型触覚センサは計測点数が多く入出力に時間がかか
るため，指節ごとに用意した FPGA（図 4.6）で前処理を行った後，ネットワーク経由で触
覚情報をハンド制御 PC へ送る．FPGA 内部には計測した圧力分布をそのまま送るプログラ
ムをはじめ，接触判定や接触面積計測，最大接触力とその計測箇所などを返す，様々なプロ
グラムを実装済みであり，今後，第 3 章で述べた高速触覚情報取得アルゴリズムも実装可能
である．ハンド制御 PC から各 FPGA へコマンドを送ることで，FPGA は指示されたデー
タをハンド制御 PC へ返すことができる．
61
50
45
Joint Angle [deg.]
40
35
30
25
20
Thumb / IP
Thumb / MP
Thumb / CM1
Thumb / CM2
Index / DIP&PIP
Index / MP1
Index / MP2
15
10
5
0
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900 1000
time [ms]
図 4.7: Result of Step response Experiments
4.2.2
基本性能
ユニバーサルロボットハンド II の基本性能を検証するため，PD 制御を用いた関節角度制
御実験を行った．各関節角度の目標角を 45 度としたステップ応答の結果を図 4.7 に示す．グ
ラフより人差し指の DIP&PIP 関節はそれ以外の関節と比較して約半分の角速度で動作して
いる．これは，この 2 関節が連動動作するため，負荷がほぼ二倍になっていることによる．
これらの結果はユニバーサルロボットハンド I のステップ応答 97) より良好な関節速度であ
る．従って，今後ロボットハンドに関する研究を行うに十分な性能を備えている．
4.3
トルクリミット機構
ユニバーサルロボットハンド II では関節機構にトルクリミット機構を内蔵した．これは
設定した滑りトルクを超えると関節駆動機構が滑り始めるクラッチ機構である．
4.3.1
動作原理と実装
トルクリミット機構の内部構造を図 4.8 に示す．トルクリミット機構は固定プレートと回
転プレート，両プレートに挟まれたローラおよびリテーナから構成される．ローラは図に示
すように角度 α 傾けてリテーナで保持されている．滑りトルクＴは調整ナットによる圧力 P
62
とローラの取り付け半径 r，傾斜角 α，動摩擦係数 µ を用いて，
T = µrP sin α
(4.1)
と表すことが出来る 103) ．外力が加わる点と関節軸との垂直距離を l，l に対する外力の垂
直成分を Fv とすると，外力が関節に加わえるトルクは Fv · l と表すことができ，トルクリ
ミット機構が動作する条件は以下の式で記述することができる．
Fv · l > T
(4.2)
この機構をユニバーサルロボットハンド II の被駆動連動関節である DIP 関節を含む全 20 関
節に組み込んだ．
このトルクリミット機構について，調整ナットの締め角度を変更し，滑りトルクを各々5
回ずつ計測した結果を図 4.9 に示す．このグラフよりモーター出力全域に渡って滑りトルク
は調整可能であると分かる．これにより，どんな小さな外力に対しても関節が滑るように設
定することも，また滑らないよう振舞わせることも可能であることが確認できた．
4.3.2
機能と効果
本機構を組み込んだ指が稼動する様子を図 4.10 に示す．ここでは PIP 関節とそれに連動
する DIP 関節を例にとる．通常動作では (a) に示すように PIP 関節と DIP 関節は同一角度
の伸屈運動をする．ここで末節に過剰な負荷が作用した場合を考える．このとき，外力によ
るトルクが設定した滑りトルクに達すると，減速器の各要素は一体となって外力を逃がす方
向へ，メカニカルストッパまで受動的に回転する．このようにメカニカルストッパを固定し
たフレームで外力を支持できる姿勢まで変形することによってモーターや駆動系を保護する
のみならず，メカ的に外力を支持することも出来る．またメカニカルストッパを外すことで
外力を受け流すことも可能になる．
4.3.3
類似するロボットハンドとの比較
ユニバーサルロボットハンド II と同様に，関節にクラッチ機構を内蔵したロボットハン
ドとして，Barrett Hand 22) が挙げられる．Barrett Hand は外力に対しての機構的剛性は
高い一方で，バックドライバビリテイが無く，過剰な外力に対しては駆動機構の破損に至る
場合も想定される．これに対し，ユニバーサルロボットハンド II は関節のトルク伝達機構
そのものをトルクリミット機構で支持しており，対象物に対する作用力はモーターのソフト
ウェア制御で行う必要があるが，過剰な外力が作用した際にはトルクリミットでリリースし
て関節駆動機構を保護することができる．また，過剰な接触力を対象物へ加えようとすると
63
T
r
Fixed Plate
Retainer
α
Retainer
Rollers
Rotating Plate
Washer
Adjustment Nut
Rollers
Roller
Rotating Plate
P
Retainer
図 4.8: Inner Structure of Finger Joint with Torque Limiter Mechanism
1.4
The rated maximum torque of
the DC Motor
Skidding Torque [mNm]
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
10
20
30
40
50
60
Angle of Adjustment Nut [deg.]
図 4.9: Angle of Adjustment Nut vs Skidding Torque
このトルクリミット機構を介してトルクを逃がすことができるので，一定の接触力を保持し
つつ関節駆動機構ならびに対象物を保護することもできる．また，図 4.10 に示した変形に
よる外力保持も Barrett Hand にはない特徴となっている．
また，外力に対する柔軟性を持つロボットハンドとして，菅野らが開発した TWENDY-
ONE ハンド 19, 20) が挙げられる．TWENDY-ONE ハンドは関節部にゴムメタル製トーショ
ンバーとロータリディスクダンパを内蔵することで，小型・軽量な粘弾性関節機構を実現し
ている．しかし，この機構は弾性調節機能を含んでいないため，位置決め精度を向上させよ
うとすると，アクチュエータサーボシステムによる制振制御によって低剛性な状態のまま振
動を抑制する必要が生じる．これに対し，ユニバーサルロボットハンド II に内蔵したトル
クリミット機構は，外力によるトルクが設定した滑りトルクを超えるまでは弾性の無い関節
64
DIP
PIP
CM2
IP
CM1
CM2
MP2 MP1
DIP
D
CM1
A
LO
ER
MP
IP
OV
MP
PIP
MP2 MP1
Ganged
Operation
Non-Ganged
Skidding
Operation
(a)Normal Operation
(b)Overloaded Operation
図 4.10: Overloaded Operation with Torque Limiter Mechanism
機構として振る舞うことが出来るため，細やかな制御を施すこと無く高い位置決め精度を実
現することが期待できる．
4.3.4
関節角度の補正
駆動機構を保護したり，柔軟な把持を行ったりといった利点が多い一方で，トルクリミッ
ト機構が動作した場合，実際の関節角度と認識している関節角度に誤差が生じる．これは，
エンコーダを内蔵したモーターと関節駆動機構の出力軸の間に滑り機構があるためである．
これを解決するためには関節駆動機構の出力軸自体にエンコーダなどの関節角度を計測する
センサを設置するのが最良であるが，小型化を狙ったロボットハンドでは，それを実現する
ことは図 4.2 に示した部品レイアウトから考えて難しい．そこで，今回は式 4.3 によりソフ
トウェア的に関節角度を補正する．

 0
(skidding, )
θ+ =
.
 θi − θi−1 (otherwise.)
(4.3)
ここで，θ は関節角度，i は制御ステップである．関節が滑り，トルクリミット機構が動作
しているときは，角度のカウントアップ（ダウン）を停止し，それ以外の場合は通常通りカ
ウントアップ（ダウン）を行う．今回，滑りの判定は以下のようにモーター出力と指先力を
用いた．
f > Fthreshold
(4.4)
t > Tthreshold
ここで，f ，Fthreshold は指先力とその閾値，t，Tthreshold はモーター出力とその閾値である．
これら閾値は事前に測定して設定しておくものとする．指先力が一定値 Fthreshold 以上，つ
65
45[deg.]
DIP
PIP
MP1
MP2
Palm
Rigid Object
Hit
Skidding
図 4.11: Experiment about Impact Force
まり指先に物体が接触しており，かつ，調整ナットの押し付け量に応じた Tthreshold を超え
る，つまり，トルクリミット機構を動作可能な出力であるときは関節が滑っていると判断し，
その間の関節角度の加減算を停止する．ただし，本手法では複数の関節が同時に滑った場合，
それを検出することはできない．意図的に滑らせる場合は滑りトルクの設定を調整し，同時
に滑らないように設定しておく必要がある．それでもなお複数の関節が同時に滑るような場
合は，過大な外力が加わったときであり，その都度ストッパに十分当ててからカウンタの値
をリセットすれば良い．
ユニバーサルロボットハンド II は静止物体を把持するタスクを主眼に開発を行っており，
本手法では対象物体が動くことを考慮していない．対象が動いた場合，単に加減算をキャン
セルするだけでは，対象物体の動きに合わせて変化する関節角度に追従することができな
い．対象物体が動くタスクを与える場合は，滑りトルクの設定をモータの定格トルク以上に
設定し，対象物体の動きに合わせて動かないように設定すれば，過大な外力から保護しつつ
動作させることができる．
4.4
4.4.1
トルクリミット機構に関する実験
衝撃力軽減に関する実験
本節では実験によってトルクリミット機構による駆動系の保護を検証する．
図 4.11 に示すように，MP1 関節を駆動させ指先を剛体に接触させる実験を行い，実験中
66
0.35
Force Sensor Output
TLM active
TLM inactive
0.25
80
Joint Angle
(Index/MP1)
0.10
60
40
0.15
20
0.10
Joint Angle [deg.]
Force Sensor Output [kgf]
0.20
100
0
0.05
-20
0
0
130
200
330
400
600
800
1000
1200
Steps [5ms/step]
図 4.12: Transition of Encoder Contacted against Rigid Object
の 6 軸力覚センサの値と MP1 関節の関節角度を計測した．このとき，DIP 関節と MP2 関
節は駆動させず固定状態とした．また，PIP 関節は 45 度曲げた状態でトルクリミット機構
が動作するように調整した．ここで，PIP 関節以外の関節のトルクリミット機構は動作させ
ない．また，上記条件に対して，PIP 関節のトルクリミット機構が動作しないようにした条
件でも同様の実験を行い，比較を行った．
実験結果を図 4.12 に示す．破線がトルクリミット機構を動作させない場合，実線が動作
させた場合の指先の力覚値の推移である．灰線はトルクリミット機構を動作させたときの
MP1 関節のエンコーダ値の推移である．130[step] で力覚値が大きく上昇していることから，
指先が対象に接触したことが分かる．600[step] で力覚値が大きく減少していることから，指
先が対象から離れたことが分かる．その後，関節が滑っている間は指先力が低く抑えられ，
330[step] でストッパに当たるに伴い，トルクリミット機構を動作させない場合と同じ指先
力に収束している．330[step] 以降で収束する値 F330 はモーターで指を押し付け続けてる状
態であることから, モータートルク τ と, 関節軸と接触点までの距離 L を使って，
F330 =
τ
L
(4.5)
で表すことができる．トルクリミット機構を動作させない場合の 130[step] での力覚値 Factive
は，式 4.5 で計算される押し付け力 F330 に，接触時の運動量から発生する衝撃力 Fimpact を
67
12.5[deg.]
0[deg.]
91.0[deg.]
Driving & Skidding
図 4.13: Outline of Experiment about Mismatch between Joint Angle and Counted Pulse
加算した値として，
Finactive =
τ
+ Fimpact
L
(4.6)
となる．トルクリミット機構を動作させた場合の 130[step] での力覚値 Finactive は，滑りト
ルク T を使って，
Factive =
T
+ F̂impact
L
(4.7)
と表すことができる．トルクリミット機構を動作させた場合，関節部が自己変形することで
剛体として振る舞わなくなるため，F̂impact は Fimpact より小さな値となる．また，モーター
出力 τ は滑りトルク T より大きくなければトルクリミット機構は動作しないことから T < τ
であるので，Factive < Finactive となり実験結果と合致する．複数回同様の実験を行った結
果，トルクリミット機構を動作させなかった場合の力覚値ピークは 0.33[kgf]，動作させた
場合の力覚値ピークは 0.20[kgf] と，今回の滑りトルク設定では約 40%軽減されることが分
かった．以上より，突発的な衝撃から指を保護することが可能である．なお，700[step] 近傍
で力覚値に変化が見られるが，これは MP1 関節を伸ばしてストッパに当たった時の衝撃力
である．
4.4.2
認識角度補正に関する実験
本節では 4.3.4 に示した関節角度の補正手法を実験によって確認する．図 4.13 に示すよう
に，0[deg.] の位置から剛体を三回タッピングする実験を行った．なお，制御は時間制御で行
68
Adjusted Encoder Data
Raw Encoder Data
0.14
0.12
135
Fingertip Force
90
0.10
0.08
0.06
45
0.04
12.5
0
Fingertip Force [N]
Angle of Joint [deg.]
180
0.16
0.02
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0.00
7000
Time [ms]
図 4.14: Transition of Fingertip Force contacted against Rigid Object
い，実験風景を撮影した動画より静止画を切り出して実測したところ，剛体は MP1 関節が
91[deg.] の位置にあり，指は 12.5[deg.] の位置まで戻った後に再度タッピング動作を行って
いた．
実験結果を図 4.14 に示す．灰線は指先の力覚値，破線が補正前，実線が補正後の関節角度
である．力覚値に大きな衝撃力が記録されているが，これはフレームで支持する姿勢を取っ
た状態で物体に接触させたためトルクリミット機構による衝撃力の緩和が起こらなかったか
らである．
補正後の関節角度について，タッピング時の角度差は一回目と二回目で 1.5[deg]，二回目
と三回目で 0.5[deg.] であった．指伸ばし位置の角度差は 1.5[deg.] であった．複数回同様の
実験を行ったが，一回のタッピング作業（トルクリミット機構動作）による補正誤差は最大
2[deg.] であった．この誤差は累積するものの，制御の要求精度に応じて適時ストッパに当て
てから関節角度をリセットすることで十分実用に耐えると判断できる．この結果より，この
補正方法は有効である．
4.5
結言
現在，世界中で様々な多指ロボットハンドが研究開発されており，我々もまたユニバーサ
ルロボットハンド I を開発し，ロボットハンドの機構や感覚情報処理，運動制御について研
69
究を重ねてきた．しかし，ロボットハンドの機能が高度化するほど，その機構は複雑となり，
研究室実験レベルでも突発的な外力などによる変形・破壊に十分注意する必要があった．そ
こでユニバーサルロボットハンド II では関節機構にトルクリミット機構を内蔵することで，
設定以上のトルクが加わると関節機構が滑り，外力による変形・破損を防ぐことを可能とし
た．また，滑りが発生した場合に実際の関節角度と認識している関節角度の間に差異が生じ
る問題に関して，ソフトウェア的に対応可能であることを確認した．
70
第5章
触覚情報を用いた物体操作
5.1
緒言
本節では多指ロボットハンドの触覚センサと力覚センサから得られる触覚情報を用いて，
把持物体を操作する手法について議論する．多指ロボットハンドにより物体を把持する場
合，少なくとも 3 点で把持する必要がある 100) ．位置制御でこの 3 点を把持操作する場合，
操作時において把持力の変化により物体の脱落や変形が起こることがある．また，変形や破
壊を防止するために各指を力制御で把持したとしても，把持位置や把持対象物体の位置が特
定されず，把持物体を操作することは困難である．以上より，多指ロボットハンドを用いて
物体操作する場合は位置制御と力制御が同時に必要になる．
一般にマニピュレータを用いて物体を把持する場合は力制御 104) ないしは剛性制御 104) が
用いられる．しかし，力制御や剛性制御では把持力が平衡状態になったところで対象を把持
することになるため，把持対象物の位置を制御することはできず，物体操作は力制御を行っ
ていない自由度によって行われる．つまり，グリッパを装備した産業用ロボットアームの場
合，力制御もしくは剛性制御を使ってグリッパで対象を把持し，アームで対象の位置姿勢を
制御することになる．余剰な自由度が必要となり，開発時のコストや稼働時の消費電力が大
きくなり，制御系が煩雑になるなどの問題が発生する．これ以外に，位置と力を同時に制御
する手法として最も知られた手法としてハイブリッド制御 104) があるが，これは作業空間を
いくつかの軸方向に分割し，ある軸方向には位置制御を，別の方向には力制御を同時に行う
手法である．この手法を適用するためには作業環境をモデル化する必要があり，環境が明ら
かな場合には適用できるが，物体を多指ハンドの中で動かすようなモデル化が困難な問題に
は向かない 105) ．このハイブリッド制御を改善する手法もいくつか提案されている 106–108) ．
しかし，これらは超音波診断やグラインダー制御のように 1 つのマニピュレータで対象表面
をなぞるタスクを目的としており，物体の位置姿勢は固定されていることが前提であり，物
体操作に適用することはできなかったり 106, 107) ，非冗長マニピュレータを想定しており，一
般的なロボットフィンガーのような冗長マニピュレータを想定していない 108) など，ロボッ
71
トハンドへの適用を想定したものではない．また，特定の 1 点でエンドエフェクタが接触す
る環境を想定しており，ロボットハンドでの物体操作のように接触位置が常に変化すること
も想定していない．一方，ハイブリッド制御では無いが，田原，有本，吉田は 109) において
3 指での物体把持操作を実現している．この手法はセンサを用いないため，導入・実装が容
易であるという優位性を持つ一方で，最適な把持力に関しては対象としておらず，また把持
する物体形状について解析および実験検証を必要とする．これ以外にも剛性制御のような指
先に疑似的に弾性力を発生させることで位置と力を制御する手法もあるが，指の姿勢によっ
て指先力が変化する．つまり，把持操作の場合は把持姿勢によって把持力が変わってしまう
ため，壊れやすいものや変形しやすいものの制御に適さない．以上より，ロボットハンドで
の物体操作には従来手法と異なる新たな制御手法が必要となる．
ここで人の指の動きについて考える．人間の触覚は皮膚感覚受容器によって実現されてい
る．この受容器を適刺激によって，機械受容器，温度受容器，侵害（痛覚）受容器に分類す
ることができる．機械受容器とは接触や運動，姿勢変化に伴って起こる皮膚組織の機械的変
形を検出する 67) ものであるが，物体を操作する場合，機械受容器によって接触位置と接触
圧力を認識し操作している．ペンを使って「1」を書く操作を例に挙げれば，親指指先指腹
面，人差指指先指腹面，人差指第 3 節側面，中指指先側面の触覚を利用して，接触位置や接
触圧力を認識し，ペンを把持している．把持姿勢から，人差指はペン先の位置が目標位置を
追従するように縦方向の位置制御を行い，親指はペンを把持する力を一定に保つように従属
的に動く．微小時間単位で見れば，これは吉川が著書 110) の中で定義している，“能動拘束
可能な場合に片側の接触点を位置制御して近似的に固定点接触とし，反対側接触点から一定
の力を加えることによって，力受動拘束的な動きをさせることが可能” な拘束状態である．
ロボットハンドを用いて物体操作を行う場合も，人の指と同様に片側の指を位置制御で固定
点接触させ，もう片方の指を力制御で把持すればよい．また，固定点接触させている指を微
小量動かすことで把持している物体を操作すればよい．
本章では，ロボットハンドの触覚情報を用いて物体を把持・操作させる手法を提案する．
提案手法では，位置制御を担当するマスター指と，力制御を担当するスレイブ指に役割を分
担させる．マスター指は従来の位置制御手法を用いて把持対象物に固定点接触させ，指先位
置を制御することで把持対象を能動的に位置制御する．マスター指の動作により把持力は逐
次変化するが，スレイブ指の触覚センサや力覚センサから得られる触覚情報を利用し，スレ
イブ指を力制御することで把持力を一定に保つように受動的に制御する．スレイブ指の力制
御には従来の力制御手法と異なる新たな手法を採用する．この力制御手法は位置制御ベース
で動作する力制御手法であり，本手法を用いることで位置制御としての動作と力制御として
の動作を，制御系を切り替えることなく一つの制御スキームで動作させることが可能であ
る．つまり，把持前の対象物へのアプローチ時に必要となる位置制御も，把持後の物体操作
72
P1
P4
r
P2
P3
z0
Σ0
y0
x0
図 5.1: Pen Grasping Model
時に必要となる力制御も，一つの制御スキームで動作させることが可能となる．また，この
力制御手法をスレイブ指に適用した本手法を利用することで，把持状態のモデリングをする
ことなく把持力制御と物体操作を実現することが可能となる．
5.2
5.2.1
多指による物体操作手法
多指による位置・力制御
人間の手によるペン把持操作を微小時間でみた場合，力受動拘束とみなすことができる．
つまり一方の指はペン先の位置を制御するために固定点接触しており，もう一方の指はペン
を脱落しないように把持力を制御している．この把持操作をロボットハンドに適用しようと
考えた場合，一方の指を位置制御で制御し，他方の指を力制御することで実現できる．一般
的に複数のマニピュレータで対象を把持する場合には力制御ないしは剛性制御が用いられる
が，その場合は把持力が平衡状態になった位置で物体が把持される．本手法を用いた場合は
位置制御を行う指で物体の位置を制御すれば良いので，精密な位置制御が可能になる．本章
で提案する手法ではさらに，スレイブ指に適用する制御を位置制御に基いた力制御手法とす
る．この力制御手法を用いることで位置制御としての動作と力制御としての動作を，制御系
を切り替えることなく一つの制御スキームで動作させることが可能である．
ここで，ペンの挙動について考えたい．まず，ペンのような円筒形物体を把持させたモデ
ルを図 5.1 に示す．指と物体との接触点を Pi （i = 1, 2, 3, 4）とすると，座標系 Σ0 から見た
接触点座標 0 Pi は，触覚センサから得られる接触位置と関節角度センサから得られる各関節
73
A
B
-
F0
M
Kmov
+
P target
+
+
F
P
C
Pisition Control
Inverse
θ target
Servo
Kinematics
System
Sover
τ
by Tactile Sensor
by Multi-Axis Force Sensor
Universal Robot Hand II
図 5.2: Block Diagram of Proposed Method
角度，設計値であるリンク長から順運動学方程式を解くことで取得可能である．このモデル
からペンの挙動を解析する場合，ラグランジュ法による動力学方程式を解く方法などが考え
られるが，ペン座標系と指先座標系の間の相対姿勢を決定することができない．その結果，
変換行列の取得もできず，定式化することもできない．そこで今回は幾何的にペンの挙動を
解析する．Σ0 から見たペン中心軸の直線を，
x + ay + bz − ω = 0
(5.1)
とおくと，各接触点から中心軸までの距離 r は，点と直線の公式より，
r=
|xi + ayi + bzi − ω|
√
1 + a2 + b2
(5.2)
で計算することができる．式 5.2 は 4 変数（a，b，ω ，r）を持つが，各接触点に対して 4 式
導出することができるので，これらの変数は一意に決定することができる．また，連立方程
式を解く過程で絶対値を外すことになるが，これは力覚センサや触覚センサから得られる
力の方向から中心軸の存在する範囲を限定すれば良い．以上より，未知の半径 r を持つ円柱
状物体を 4 点で把持させた場合，中心軸方向を特定することができる．図 5.1 の場合，マス
ター指である人差指と中指の指先を動かしても，常にペンの中心軸方向を特定することがで
きる．
5.2.2
位置制御に基いた把持力制御
スレイブ指に実装する手法の概要を図 5.2 に示す．センサ情報の入力から目標位置 Ptarget
の決定まで（図 5.2 A）を 5.2.2 節で，目標位置 Ptarget から目標関節角度 θtarget（図 5.2 B）
を 5.2.2 節で示す．
74
F
F0
P target
θ3
M
IP
Ptip
Z4
X4
Y4
L3
θ2
X3
MP
Z3
θ1
Y3
Y2
X2
L2
CM1
Z2
Z0 , Z1
L1z
CM2
XW
X1
θ0
YW
ZW
L1x
X0
図 5.3: Robot Finger Model (Thumb)
目標位置の決定
ユニバーサルロボットハンド II の親指について，モデルを図 5.3 に示す．指先での接触点
を Ptip ，その点に加わる力ベクトルを F ，各関節軸のフレームを図 5.3 のように設定し，各
関節の角度を (θ0 , θ1 , θ2 , θ3 ) とする．ここで，フレーム 4 から見た接触点座標 4 Ptip は触覚セ
ンサから，同じくフレーム 4 から見た力ベクトル 4 F および維持したい初期力ベクトル 4 F0
は 6 軸力覚センサから，各関節角度はアクチュエータに内蔵されたエンコーダから，それぞ
れ取得することができる．
初めに，維持したい初期力ベクトルと現在の力ベクトルから力ベクトルの変化 W δF を導
出する．力ベクトルの変化した方向に指先位置を移動させれば外力を減少させることが可能
であるので，絶対座標系 W から見た移動方向ベクトル W M は，
W
δF = W R4 (θ0 , θ1 , θ2 , θ3 ) · (4 F − 4 F0 ).
(5.3)
M = α ·W δF.
(5.4)
W
と表すことができる．ここで W R4 (θ0 , θ1 , θ2 , θ3 ) はフレーム 4 からフレーム W への回転行
75
列，α は力ベクトルを単位方向ベクトルに変換する係数である．
次に制御目標位置 W Ptarget を決定する．触覚センサから得られる接触点座標 4 Ptip と変換
行列 W T4 を用いて，絶対座標系 W から見た接触位置 W Ptip は，
W
Ptip = W T4 (θ0 , θ1 , θ2 , θ3 ) · 4 Ptip .
(5.5)
と表すことができる．これと W M を用いて，制御目標位置 W Ptarget は，
W
Ptarget = W Ptip + Kmov · W M.
(5.6)
と表現することができる．ここで，Kmov は移動量ゲインである．この制御目標位置 W Ptarget
へ位置制御を用いて指先位置を移動させることで指先力の変化を減少させ，初期力覚値 F0
を維持することができる．
制御目標量の決定
5.2.2 で決定した指先の制御目標位置を満足する関節角度を求め，これを目標関節角度に
設定し位置制御を行う．逆運動学方程式を解く場合，よく知られた方法として 111) がある．
この手法は 6 自由度以上の冗長マニピュレータに対応しているが，ロボットハンドの親指は
4 自由度であり適用できない．そこで今回，遺伝的アルゴリズム（GA）101, 102) を用いて各
関節角度の近似解を求める．
逆運動学方程式を解いて制御量を決定する手法のフローチャートを図 5.4 に示す．初めに，
各関節角度を遺伝子とする実数型の個体群を生成する．次に触覚，力覚，エンコーダの値を
計測し，それらを用いて目標指先位置 W Ptarget を毎ステップ更新する．各個体について次
式で定義する適応度を計算する．
F itness = |W Ptarget − W P |.
(5.7)
ここで W P は各個体の遺伝子を関節角度としたときの指先位置であり，F itness は “更新さ
れた目標指先位置” と “各個体の遺伝子を関節角度としたときの指先位置” の距離誤差であ
る．各個体について F itness を計算し，これらの中から適応度が最も小さくなる個体を求
め，その遺伝子を制御パラメータとして用いる．その後，個体群に遺伝的操作を加え，次ス
テップでの個体群を生成する．遺伝的操作にはランキング選択，一点交叉，突然変異を用い
る．その後，再計測した触覚，力覚，エンコーダの値を用いて更新した目標指先位置と，こ
の個体群を用いて F itness を再計算し，次の制御量決定サイクルを回す．
WP
target
はステップ毎に更新されるため毎回異なり，遺伝的操作を加えた個体群の中に最
適解が含まれない可能性も考えられる．しかし制御系がリアルタイム制御であり，W M が
微小であることを考慮すれば，遺伝的操作を加えた個体群の中に最適解近傍の個体が含まれ
る可能性は高い．
76
create initial individuals
individual: θ IP θ MP θ CM1 θ CM2
measure sensor value
update P target
calculate each Fitness
Fitness = P target - P (θIP ,θ MP ,θCM1 ,θ CM2)
selection
crossover
mutation
set the BEST individual into control system
図 5.4: Flowchart of Target Angles Determination
5.2.3
把持・操作への適用
図 5.5 に示すようにスレイブ指に実装する提案手法の目標指先位置決定部と目標関節角
度決定部（図 5.2 A および B）を制御 PC の Linux 上に実装し，RT Linux 上に位置制御
モジュール（図 5.2 C）を実装する．マスター指の位置制御モジュールは提案手法同様 RT
Linux 上に実装する．これにより，リアルタイムに位置制御を行いながら力制御も実行する．
2 指での把持・操作を想定すれば，マスター指で押せば受動的にスレイブ指が下がり，マス
ター指が退けば W M の要素である W F − W F0 が逆転するのでスレイブ指はそれに追従して
上がる．このようにして把持力を一定に保ちつつ物体操作が可能となる．また提案した力制
御手法は位置制御をベースとしているので，図 5.2 の θtarget に割り込むことで目標把持予
備姿勢を取らせ，その姿勢を維持することで，一般的な力制御では困難な把持対象へのアプ
ローチも可能となる．物体を把持操作するだけならば，従来の力制御をスレイブ指に適用す
れば同様の動作が可能であるが，物体へのアプローチから把持操作まで一つのスキームで可
能である点が本手法の利点である．
77
Universal Robot Hand II
Force Sensor
Tactile Sensor
FPGA
Encoder
DC Motor
Hand Control PC
Force Information
Tactile
Distribution
Target Position Calculator
Inverse Kinematic Solver
Joint
Angle
Joint Angle
Target
Angle
Position Controller
Output Torque
図 5.5: Outline of Implementation
5.3
5.3.1
位置制御に基いた把持力制御に関する基礎実験
姿勢維持実験
実験方法
実験風景を図 5.6 に示す．ロボットハンドの親指に対し提案する力制御手法を実装し，実
験者によって任意の方向に力を加える．本実験により外力が変化したときの受動的な力制御
と，外力が変化しないときの姿勢維持が可能であることを確認する．
実験結果
実験結果を図 5.7 に示す．(a)∼(c) のグラフにおいて，力ベクトルが正または負に振れた
時（例：A の領域），指先位置はその力ベクトルを打ち消す方向に移動していることが分か
る．これはマスター指から押された時に押された方向へ受動的に移動できることを示してい
る．力覚値の変化がほとんど無いとき（例：B の領域）は指先位置はほとんど動いていない．
(d) のグラフは適応度（目標指先位置と実際の指先位置の誤差）の推移であり，誤差 2[mm]
程度と非常に小さいレベルで推移していることが分かる．以上より，提案手法を用いて重力
成分を維持したい把持力 F0 として設定することで，姿勢の維持と受動的な姿勢制御が可能
であることが確認できた．これによってスレイブ指に提案手法を適用することで，物体を把
持する前のアプローチ時の姿勢維持が可能であると確認できた．
78
Xw
Yw
Zw
図 5.6: Experiment Environment in Position Control Experiment
50
0
-50
Position [mm]
(b) Y-axis
-50
-100
-150
-200
-250
Position [mm]
-300
200
3
2
1
0
-1
-2
-3
(c) Z-axis
150
100
50
0
A
-50
-100
10
8
6
4
2
0
B
(d) Fitness
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Times [sec.]
図 5.7: Experimental Result in Position Control Experiment
79
45
Force [N]
100
-100
0
Fitness
3
2
1
0
-1
-2
-3
3
2
1
0
-1
-2
-3
(a) X-axis
150
Force [N]
Position [mm]
200
Force [N]
Actual Position
Force (F - F0)
Xw
PUSHED
6-axis Force / Torque
Sensor (Fixed)
Yw
Zw
図 5.8: Experiment Environment in Fingertip Force Control Experiment
5.3.2
指先力制御実験
実験方法
実験風景を図 5.8 に示す．天井面に設置した 6 軸力覚センサを下方から押すというタスク
を与える．6 軸力覚センサはロボットハンドの指先にも採用しているビー・エル・オートテッ
ク株式会社製のものを用いる．センサ位置は分かっているものとし，センサに接触したとこ
ろから計測を開始する．与えたい設定力 W F0 を 1000[steps] ごとに変化させる．今回，目的
とする方向に正確に力を加えられているか確認するために，X 軸（上）方向にのみ力を加え
るものとする．本実験により把持対象物への能動的な力制御が可能であることを確認する．
実験結果
実験結果を図 5.9 に示す．黒実線が環境に対して与えるように設定した目標力，灰実線が
環境側に設置した力覚センサに加えられた力覚値，灰破線が指先位置である．目標力（黒実
線）に対して，環境に加えられている力（灰実線）が追従している様子が見てとれる．図 5.9
(b) および (c) において，与える力を設定していないため，指先力は計測開始した接触状態で
の初期指先力近傍を維持できている．この事から設定した方向にのみ力を加えることができ
ていると分かる．また，触覚センサから得られる接触位置と関節軸角度から算出した各軸方
80
(a) X-axis
150
1.5
100
1.0
50
0.5
0
(b) Y-axis
-50
0.5
-100
0
-150
-0.5
Position [mm]
-200
200
(c) Z-axis
150
0.5
100
0
50
-0.5
0
60
Fitness
Force [N]
Position [mm]
0
0
Force [N]
Position [mm]
200
Force [N]
Fingertip Position
Pushed Force on Ceiling Plane
Desired Fingertip Force
(d) Fitness
40
20
0
0
5
10
15
20
25
Time [sec.]
図 5.9: Experimental Result in Fingertip Force Control Experiment
向について指先位置を灰破線で示す．各軸方向について指先位置はほとんど動いていないこ
とから，対象に接触したまま指先力を変化させていることが分かる．以上より，提案手法を
用いて把持力 F0 として対象物に与えたい力を設定することで，その設定力を対象を与える
力制御が可能であることが示せた．これによってスレイブ指に提案手法を適用することで，
把持物体に任意の把持力を加えることが可能であることが確認できた．
5.4
5.4.1
物体把持操作実験
2 指による物体把持操作実験
実験方法
実験の様子を図 5.10 に示す．ユニバーサルロボットハンド II の親指と人差指を位置制御
で把持姿勢まで移行させペン型の物体を把持させる．この際，人差し指 MP1 関節横には把
持物体が脱落しないように回転軸で固定した．親指（スレイブ指）には位置制御ベースの力
81
Push or Pull
(Position Control / Master Finger)
Mounted on Rotating Shaft
Follow Object Behavior
(Proposed Method / Slave Finger)
図 5.10: Experimental Environment in 2-Fingeered Manipulation Experiment
(2)
(1)
(3)
(4)
(5)
図 5.11: Some Scenes of 2-Fingered Manipulation Experiment
制御手法を実装し，人差指（マスター指）には PID 位置制御を実装した．マスター指の姿
勢を単位時間ごとに操作し，把持対象物に対して変位を与える．本実験は把持状態を最も簡
略化した 2 指での把持操作実験であり，本実験により物体を把持した状態から把持力を保ち
つつ物体操作が可能であることを確認する．
実験結果
まずペン操作の様子を図 5.11 に示す．まず把持状態（図 5.11(1)）から人差し指を押し下
げる（図 5.11(2)(3)）．このとき，W M の成分である W F − W F0 は下向きを示すので，親
指の接触点は力を維持しながら下へ押し下げられる．その後，図 5.11(4)(5) に示すように人
82
Fitness
150
100
50
0
-50
-100
-150
-200
150
100
50
0
-50
-100
-150
-200
100000
80000
60000
40000
20000
0
-0.18[N]
0.31[N]
0
5
10
15
20
25
30
Force [N]
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1.0
-1.2
-1.4
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.87 [N]
Force [N]
300
250
200
150
100
50
0
-50
-100
Force [N]
Position [mm]
Position [mm]
Position [mm]
Fingertip Position (Index Finger)
Fingertip Force (Thumb/ with control)
Fingertip Force (Thumb / without control)
Initial Fingertip Force
35
Time [sec.]
図 5.12: Experimental Result in 2-Fingeered Manipulation Experiment
差し指を戻す．このとき，W F − W F0 は反転し上向きになるので，親指の接触点は力を維
持しながらペン軸の動きに合わせて上へ上がって来ている．
次に実験中の指先位置と各軸方向の力覚値を図 5.12 に示す．なお，スレイブ指に提案手
法で把持力制御した場合と，スレイブ指を位置制御で一定の姿勢を保持させた場合の 2 実験
を実施した．実験では位置制御で把持姿勢まで移行させ，実験者によってペンを把持させ，
この際の把持力を初期把持力として維持するように制御している．提案手法を実装した実験
での初期把持力は (-8.70[N], -0.18[N], 3.10[N]) であり，この把持力を維持するように制御を
行った．X 軸において，19[sec.] 付近と 24[sec.] 付近で親指指先力（黒実線）と初期把持力
（灰破線）の間に乖離が見られる．これは操作中に滑りや引っ掛かり等によりペンが急激に
移動したことが原因であるが，乖離後には初期把持力近傍に収束している．また，スレイブ
指に力制御を適用しない場合の親指指先力と比較して，明らかに初期把持力を維持できてい
ると言える．実験結果において，Y 方向の力覚の変化が小さいが，これはマスター指が自由
度のレイアウト上，Y 方向に動きにくいことが原因である．提案手法を用いた場合の力覚値
の変化について，平均と分散を表 5.1 に示す．平均値をみると初期把持力を維持できている
83
表 5.1: Fingertip Force in 2-Fingeered Manipulation Experiment
X
Y
Z
Average [N]
-8.73
-0.17
3.04
Standard Variation [N]
1.32
0.18
0.53
Position Control
Fulcrum
Force Control
図 5.13: Experimental Environment in 3-Fingeered Manipulation Experiment
ことが分かる．以上より提案手法を実装することで初期把持力を維持しつつ，ペン操作がで
きていることが分かる．以上より，物体を 2 指を用いて把持力を維持しつつ物体操作が可能
であることが確認できた．
5.4.2
3 指による物体把持操作実験
実験方法
実験の様子を図 5.13 に示す．ユニバーサルロボットハンド II の親指と人差指，中指を位
置制御で把持姿勢まで移行させ，ペン型の物体を把持させる．親指（スレイブ指）には位置
制御ベースの力制御手法を実装し，人差指と中指（マスター指）には PID 位置制御を実装
した．2 本のマスター指の姿勢を単位時間ごとに操作し，把持対象物に対して変位を与える．
84
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
図 5.14: Some Scenes of 3-Fingered Manipulation Experiment
本実験は人間による把持状態を再現した 3 指での把持操作実験であり，物体を把持した状態
から提案手法に基づいて把持力を保ちつつ物体操作が可能であることを確認する．
実験結果
まずペン操作の様子を図 5.14 に示す．まず把持状態（図 5.14(1)）から人差し指と中指を
押し下げる（図 5.11(2)-(4)）．このとき，W M の成分である W F − W F0 は下向きを示すの
で，親指の接触点は力を維持しながら下へ押し下げられる．その後，人差し指と中指を元の
位置まで戻す（図 5.14(4)-(6)）．このとき，W F − W F0 は反転し上向きになるので，親指の
接触点は力を維持しながらペン軸の動きに合わせて上へ上がって来ている．
実験中の指先位置と各軸方向の力覚値を図 5.15 に実験結果を示す．人差指の指先位置（灰
実線）と中指の指先位置（黒破線）は X-Z 平面において変位している．これは各マスター指
根元の MP2 関節を動かさずにペンに変位を与えているためであり，意図した通りにペンに
変位を与えるように制御できている．一方，親指の指先位置（黒実線）はあまり変化してい
ない．これは接触位置がペンの回転中心（人差指基節側面）に近いためである．把持力（灰
破線）は初期把持力周辺を推移しており，初期把持力を保つことに成功している．Z 軸方向
の把持力が他の軸方向の把持力と比べて変化が大きいが，これはペン軸方向のスティックス
リップ現象が原因である．以上より，3 指で把持力を維持しながらペンを操作することがで
きた．
85
X
Y
Thumb
Index Finger
Middle Finger
Thumb
140
120
100
80
60
40
20
0
0.5
0
-0.5
-0.106[N]
Force [N]
1.0
X-Axis
-1.0
1.0
Y-Axis
0.5
0
-0.5
Force [N]
200
180
160
140
120
100
80
60
0
-20
-40
-60
-80
-100
-120
-140
: Fingertip Position
: Fingertip Position
: Fingertip Position
: Fingertip Force
-0.070[N]
-1.0
0
Z-Axis
-0.5
-0.245[N]
-1.0
Force [N]
Position [mm]
Position [mm]
Position [mm]
Z
-1.5
0
10
20
30
40
50
60
-2.0
Time [sec.]
図 5.15: Experimental Result in 3-Fingeered Manipulation Experiment
5.5
結言
本章では，ロボットハンドの触覚情報を用いて物体を把持・操作する手法を提案した．提
案手法では，物体把持を力受動拘束的な能動拘束とみなし，位置制御による固定点接触させ
るマスター指と力制御による把持力制御させるスレイブ指に役割を分担させた．スレイブ指
に適用した力制御手法は位置制御ベースで動作する力制御手法である．提案手法において，
位置制御によって固定点接触させたマスター指を微小量ずつ動かす．これにより把持力は逐
次変化するが，スレイブ指の触覚センサや力覚センサから得られる触覚情報を利用し，力制
御によってスレイブ指を制御することで受動的に把持力制御を行うことで物体を操作した．
ユニバーサルロボットハンド II に提案手法を実装し，その有効性を実機にて検証した．ま
ず新たに提案した力制御手法について，物体を把持していない場合の姿勢維持が可能である
を確認することで，物体把持前の予備姿勢の維持が可能であることを確認した．次に任意の
力を対象物に加えることが可能であることを確認することで，把持対象物に任意の力を加え
ることが可能であることを確認した．その後，親指と人差指の 2 指を用いて最も簡略化した
86
物体の把持操作が可能であることを確認した．最後に，親指と人差指，中指の 3 指を用いて
人間のペン操作を模倣した物体の把持操作が可能であることを確認した．
87
第6章
結論
6.1
本研究のまとめ
日本の産業用ロボットに関する技術は世界に先行しており，今後も発展が期待されている．
期待される分野として，現在ロボット化が進んでいないセル生産現場や，大規模災害時のレ
スキュー，原発や宇宙のような極限環境での作業のほか，日常的な家事や介護などの代行が
挙げられている．これらに共通して必要とされるデバイスとして汎用エンドエフェクタがあ
る．つまり，セル生産や極限環境下での作業に対応するためには多様な部品や工具を扱える
必要があり，レスキューの場合は想定外の環境を探索したり開扉スイッチを押したりハンド
ルを回したりといった多様なタスクに対応する必要があり，日常作業に対応するためには生
活環境にある様々なものを扱える必要がある．このような汎用エンドエフェクタとして多指
ロボットハンドの採用が検討され，世界中で研究開発が行われている．多指ロボットハンド
が，グリッパなどのような単機能のエンドエフェクタに対して優位な点は，人間の手のよう
に多様な物体を把持し，それらをハンドの中で操作（インハンドマニピュレーション）可能
であるという点である．しかし，これを実現するためには解決しなければならない問題も多
い．本研究では，多指ロボットハンドの触覚情報を利用したインハンドマニピュレーション
の実現を最終目標とし，本論文ではまず，分布型触覚センサを備えたロボットハンドを対象
とした高速触覚情報取得手法を提案し，ここで得られた知見を元に，多指ロボットハンドの
繊細な駆動機構やセンサを保護するクラッチ機構と，分布型触覚センサ，6 軸力覚センサを
備えた多指ロボットハンドを開発し，この多指ロボットハンドの触覚情報を利用した物体操
作手法について議論を行った．
第 2 章では，人間の手と同等の多指ハンドを目指して研究開発された事例について述べ
た．まず人間の手の構造について概説し，そこから多指ロボットハンドに必要とされる要素
について議論した．次にアクチュエータや各種センサの事例を挙げて解説し，その後それら
を搭載した多指ロボットハンドの事例を挙げた．しかし，これらの多指ロボットハンドの仕
様は一様ではなく，搭載センサや駆動アクチュエータから指数に至るまで多岐に渡っている．
89
これは多指ロボットハンドを応用した研究事例が少なく，必要な機能や性能が絞り込めてい
ないことを示唆している．今後，インハンドマニピュレーションを始め，様々な把持操作に
関する研究が行われていくことで，指数から関節数，必要センサなど，必要な仕様が固まっ
ていくことが期待される．
第 3 章では，ユニバーサルロボットハンド II にも搭載されている分布型触覚センサの高
速触覚情報取得手法について述べた．まず，実験に用いたユニバーサルロボットハンドシス
テムと搭載している分布型触覚センサについて示した．分布型触覚センサは多数の計測点を
持ち，その触覚情報から接触対象の形状を判断することなどが可能である一方，その情報取
得に時間がかり，リアルタイム制御には向かないという問題も存在した．この問題は今後，
ロボットハンドに搭載されるセンサの高密度化が進むほど問題になってくると考えられる．
そこで本章では遺伝的アルゴリズム（GA）を利用した分布型触覚センサの高速情報取得手
法について述べた．この手法において，計測点を GA の個体とみなし，まず触覚センサ内
の計測点をランダムに選択し計測させる．計測圧力値が閾値を越えると，各個体は圧力値を
適応度とした遺伝的処理を行う事で圧力値の高い箇所周辺へ収束する．この手法は計測点数
を全計測点数以下とすることで，全点走査し計測する場合より圧力値の高い重要な触覚情報
だけを高速に取得できる．本章ではオフライン収束確認実験とオフライン応答速度確認実験
で本手法の有効性を確認した．その後，実際にユニバーサルロボットハンドに適用すること
で，複数の物体を把持し，その時の触覚情報から実際に物体操作が可能であることを確認し
た．以上より，提案手法によって分布型触覚センサの高速触覚情報取得が可能であることを
示した．
第 4 章では，開発したユニバーサルロボットハンド II システムの機構，センサ，制御系，
外力からロボットハンドを保護するクラッチ機構などについて述べた．開発したロボットハ
ンドは低バックラッシュで高い減速比を持つハーモニックドライブを採用することで，従来
のユニバーサルロボットハンドシステムと同等の関節角度制御が可能であることを PD 位置
制御実験により示した．また，外力からロボットハンドを保護するクラッチ機構であるトル
クリミット機構について構造を示し，トルクリミット機構を含んだ関節単体で実験し，その
滑りトルクを測定した．この実験結果より，外力に応じて関節角度が変化する柔軟関節のよ
うにも，モーターの回転数に応じて一意に関節角度が決まる通常関節のようにも振る舞わ
せることができることを示した．その後，指全体で実験し，指を剛体に当てたときに関節を
滑らせることで衝撃力を軽減できることを示した．以上のように関節を滑らせた場合，様々
な振る舞いをさせることができ，また衝撃力を軽減させることができる一方で，関節が滑っ
た分だけ関節角度を誤認識する問題も存在した．そこで，力覚センサから得られる指先力と
モーター出力から滑り状態を検出し，関節角度を補正できることを示した．以上より，トル
クリミット機構とユニバーサルロボットハンド II システムの有効性を示した．
90
第 5 章では，インハンドマニピュレーション手法を提案した．提案手法ではペン把持を対
象に微小時間で見れば力受動拘束とみなすことができると考え，把持する指を位置制御する
指（マスター指）と力制御する指（スレイブ指）に役割を分けた．マスター指により把持物
体の位置を制御し，スレイブ指により把持力を制御した．マスター指を少しずつ動かすこと
で把持物体を操作したスレイブ指に適用する力制御は一般的な力制御手法ではなく，位置制
御に基づいた力制御手法を適用した．本章ではまず，位置制御に基づいた力制御手法の力制
御としての基本性能を確認するために，外力を加えない場合に変位しないことと，対象物に
任意の力を加えることができることを，実験により確認した．その後，最も簡略化した 2 指
によるペン把持操作実験で把持力を維持したまま物体操作が可能であることを確認し，最後
に人間の手の動きを模倣した 3 指によるペン把持操作実験によって提案手法の有効性を確認
した．以上より，提案手法を用いることで多指ロボットハンドによる物体把持操作が可能で
あることを確認した．
多指ロボットハンドには接触面の圧力分布情報を取得可能な分布型触覚センサを始め，多
くのセンサが搭載されている．中でも分布型触覚センサは多様な情報を含むため，将来的に
発展が予想される．そこで今後，分布型触覚センサが高密度化され，多指ロボットハンド全
体に搭載されていくと考え，まず分布型触覚センサから高速に触覚情報を取得する方法を提
案し，ユニバーサルロボットハンド I を用いて検証を行った．研究用プラットフォームとし
てユニバーサルロボットハンド I を開発し，これを利用して研究を行ってきた知見に基づき，
次にユニバーサルロボットハンド II を開発した．ユニバーサルロボットハンド II を開発す
るに当たり，実際に多指ロボットハンドが適用される場面を想定し，外力からロボットハン
ドを保護するトルクリミット機構を採用した．ユニバーサルロボットハンド II は分布型触
覚センサと 6 軸力覚センサを搭載している．分布型触覚センサと 6 軸力覚センサから得られ
るセンサ情報を触覚情報と定義し，開発したユニバーサルロボットハンド II から得られる
触覚情報に基づいて物体を把持操作する手法を提案した．搭載された分布型触覚センサから
高速に圧力分布情報を取得する手法を提案し，実用を想定したロボットハンドを開発し，触
覚情報に基づいた物体把持操作手法を提案することで，物体把持操作を行うために有効な枠
組みを議論できた．
6.2
今後の課題
本研究の 3 章で述べた高速触覚情報取得手法は 5 章での実験で用いていない．これはユニ
バーサルロボットハンド II の分布型触覚センサシステムは指腹ごとに FPGA で分散処理し
ているため，現状の触覚センサの計測点数であればリアルタイム処理を行う上で十分な情報
取得速度を有していたためである．しかし，今後，分布型触覚センサが高密度化されていく
91
ことを考慮し，分散処理用 FPGA に高速触覚情報取得手法を実装し，効果的に触覚情報を
取得，利用する枠組みを検討して行く必要がある．
本研究の 5 章で述べた物体操作手法ではマスター指の指先の接触位置を制御することで物
体の位置を操作していた．しかし，ペンの把持操作の場合，制御するべきはペン先である．
そこでペン先位置に追従させたい軌跡から，逆運動学方程式を解くことでマスター指の姿勢
制御を行う枠組みを検討する必要がある．
また，5 章の把持操作実験では把持状態から実験を行った．しかし，位置制御に基づいた
力制御手法を採用した提案手法は把持対象物へのアプローチにも応用可能である．今後は把
持対象物へのアプローチから物体把持，そして物体操作までの一連の把持操作スキームを確
認して行く必要がある．この場合，把持物体のプロファイルや位置情報を与えるのではなく，
実用を想定して視覚センサなどからそれらを取得し，把持操作に活かしていく必要がある．
これらの研究を踏まえて，触覚情報を積極的に利用した制御システムについて議論を進
め，有用な汎用ロボットハンドを実現し，社会に研究成果を還元する必要がある．
92
謝辞
本研究を進めるにあたり，終始懇切なご指導およびご鞭撻を賜わりました神戸大学自然科
学系先端融合研究環重点研究部 小島 史男 教授に謹んで感謝を申し上げます．また，本論文
をまとめるにあたり貴重なご教授を賜りました神戸大学大学院システム情報学研究科計算科
学専攻 羅 志偉 教授ならびに神戸大学大学院工学研究科機械工学専攻 横小路 泰義 教授に
深く感謝の意を表します．神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 小林 太
准教授には，本研究の内容の詳細にわたって様々な角度からのご助言を賜りました．ここに
深謝の意を申し上げます．
本研究を進めるにあたり的確な助言を賜り，また業務の合間を縫って議論の場を設けてい
ただきました神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 中本 裕之 助教に心か
らお礼申し上げます．
ロボットハンドの開発にあたり，様々な技術協力を賜り，また開発後の助言も賜りました
株式会社 前田精密製作所 代表取締役社長 前田 正 氏 に深い感謝を表します．
AMPI ロボット研究会の顧問としてロボットハンドの基礎的な技術から，ロボットに限ら
ない技術に至るまで幅広いご指導を賜りました広島国際大学機械ロボティクス学科 今村 信
昭 教授に厚くお礼を申し上げます．
AMPI ロボット研究会におきまして，有意義な議論や助言を賜りました関西電力株式会
社 研究開発室 電力技術研究所 プロジェクト研究室 笹部 和宏 主任研究員に深い感謝を表し
ます．
本研究を継続にあたって，終始様々なご支援を賜りました財団法人近畿高エネルギー加
工技術研究所・ものづくり支援センターの技術主管であり，この研究を進める母体となった
AMPI ロボット研究会の事務局を務められている白沢 秀則 博士に深い謝意を申し上げます．
実験装置であるユニバーサルロボットハンドシステムを構築するにあたり，多くの協力を
頂きました独立行政法人 雇用・能力開発機構 職業能力開発総合大学校の小坂 大吾 講師，工
学研究科情報知能学専攻修了生の中江 竜 氏，丸田 周平 氏に厚くお礼を申し上げます．こ
のほか，小島研究室の学生諸氏には，有意義な議論の場を作っていただきました，ここで厚
くお礼を申し上げます．
最後に，社会人から学生に戻る事に理解を示し，絶え間ないご支援・ご協力を賜りました
父に心からの感謝の意を表します．
93
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54) S. C. Jacobsen, J. E. Wood, D. F. Knutti, and K. B. Biggers: “The UTAH/M.I.T.
Dextrous Hand: Work in Progress”, International Journal of Robotics Research
December 1984, Vol. 3, No. 4, pp. 21–50, 1984.
55) 菅野重樹, 田中良治, 大岡俊夫, 加藤一郎: “情報処理作業を目的とした自律型ロボット
の 4 肢システムの構成: ∼音楽情報を扱う WABOT-2 の運動系∼”, 日本ロボット学会
学会誌, Vol. 3, No. 4, pp. 339–353, 1985.
56) 福田敏男, 下中賢: “人工の指の協調制御に関する基礎的研究 : 第 1 報,5 本指多自由度
の人工の手の機構と三次元把握の基本的考え方”, 日本機械学会論文集 (C 編), Vol. 53,
No. 487, pp. 731–738, 1987.
57) C. S. Lovchik and M. A. Diftler: “The Robonaut Hand: A Dexterous Robot Hand
For Space”, Proceedings of the 1999 IEEE International Conference on Robotics and
Automation (ICRA1999), pp. 907–912, 1999.
58) 下条誠, 谷保勇樹, 並木明夫, 石川正俊: “2 次元分布荷重測定法を用いた触覚センサへ
の応用”, 第 5 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 (SI2004),
pp. 1144–1145, 2004.
59) 岩田浩康, 林隆志, 塩澤裕樹, 木村謙大, 菅野重樹: “TWENDY-ONE ハンドの触覚セン
サ設計とセンサフュージョン”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会’08
(ROBOMEC2008), 1A1-A02 (CD-ROM), 2008.
60) 中本裕之, 小林太, 今村信昭, 白沢秀則, 小島史男: “ユニバーサルロボットハンドの
ための分布型圧力センサの開発”, 日本機械学会論文集 (C 編), Vol. 73, No. 733, pp.
2561–2567, 2007.
61) 吉海智晃, 但馬竜介, 加賀美聡, 篠田裕之, 稲葉雅幸, 井上博允: “音響共鳴型テンソルセ
99
ル触覚センサによる滑り予知と把持動作への応用”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 20,
No. 8, pp. 84–90, 2002.
62) 元尾幸平, 新井史人, 福田敏男: “構造の弾性・粘性変化を利用した圧電振動型触覚セン
サ”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 24, No. 3, pp. 84–90, 2006.
63) 土屋隆宏, 増田良介: “ロボットマニピュレータにおける障害物検出のための近接覚セ
ンサの分布配置”, 東海大学紀要 工学部, Vol. 34, No. 1, pp. 29–37, 1994.
64) 長谷川浩章, 溝口善智, 多田隈建二郎, 石川正俊, 明愛国, 下条誠: “ロボットハンド指先
に搭載可能な薄型ネット状近接覚センサシートの開発”, 第 9 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 (SI2008), pp. 995–996, 2008.
65) S. Teshigawara, K. Tadakuma, M. Aiguo, M. Ishikawa, and M. Shimojo: “Development of High-Sensitivity Slip Sensor Using Special Characteristics of Pressure
Conductive Rubber”, Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on
Robotics and Automation (ICRA2009), pp. 3289–3294, 2009.
66) Yuta Koda and Takashi Maeno: “Grasping Force Control in Master-Slave System
with Partial Slip Sensor”, Proceedings of the 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2006), pp. 4641–4646, 2006.
67) 岩村吉晃: “神経心理学コレクション タッチ”, 医学書院, 2001.
68) 妹尾拓, 並木明夫, 石川正俊: “高速打撃動作における多関節マニピュレータのハイブ
リッド軌道生成”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 24, No. 4, pp. 87–94, 2006.
69) 鴨井良介, 佐藤圭祐, 酒井英明, 竹山信一: “迷路探索法に基づく 6 自由度アーム型ロ
ボットの動作計画”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 28, No. 8, pp. 1–8, 2010.
70) 小菅一弘, 吉田英博, 福田敏男, 蟹谷清, 酒井勝, 針木和夫: “インピーダンス制御に基
づく双腕マニピュレータの協調制御”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 13, No. 3, pp.
100–106, 1995.
71) 高橋遼平, 佐藤大祐, 近野敦, 内山勝: “双腕宇宙ロボットによる回転体把持作業のハイ
ブリッドシミュレーション”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 26, No. 6, pp. 122–130,
2008.
72) 中本裕之, 小林太, 今村信昭, 白沢秀則, 小島史男: “連続 DP を用いたユニバーサル
ロボットハンドによる回転操作中物体の外周形状識別”, 日本機械学会論文集 (C 編),
Vol. 74, No. 746, pp. 2521–2527, 2008.
73) 岩村吉晃: “ヒト触覚受容器の構造と特性”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 2, No. 5,
pp. 438–444, 1984.
100
74) W. H. Talbot, I. Darian-Smith, H. H. Kornhuber, and V. B. Mountcastle: “The Sense
of Flutter-Vibration: Comparison of the human Capability with Response Patterns
of Mechanoreceptive Afferents from the Monkey Hand”, Journal of Neurophysiology,
Vol. 33, pp. 301–335, 1968.
75) A. W. Freeman and K. O. Johnson: “A Model Accounting for Effects of Vibratory Amplitude on Responses of Cutaneous Mechanoreceptors in Macaque Monkey”,
Journal of Physiology, Vol. 323, pp. 43–64, 1982.
76) 日本ロボット学会編: “新版ロボット工学ハンドブック”, コロナ社, 2008.
77) 見城尚志, 指田年生: “超音波モータ入門 : 基礎知識から理論・設計・応用まで”, 総合
電子出版, 1991.
78) 五味淳, 前野隆司, 川渕一郎: “小型超音波モータ内蔵型 20 自由度ロボットハンド”,
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会’08 (ROBOMEC2008), 1A1-A07
(CD-ROM), 2008.
79) 辻内伸好, 小泉孝之, 橋本篤, 久田原辰夫, 清水三希夫: “空気圧アクチュエータを用
いたロボットハンドの開発”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会’05
(ROBOMEC2005), 2P1-S-080 (CD-ROM), 2005.
80) スキューズ株式会社: “ロボットハンド 製品紹介ページ”, http://www.squse.co.jp/,
2011.
81) 田熊隆史, 杉原和樹, 森田陽樹, 増田達也: “空気圧アクチュエータの受動性を利用した
ロボットハンドの姿勢推定”, 第 27 回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2009), 1A3-08
(CD-ROM), 2009.
82) S. Schulz, C. Pylatiuk, and G. Bretthauer: “A New Ultralight Anthropomorphic
Hand”, Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Robotics and
Automation (ICRA2001), pp. 1–5, 2005.
83) 佐々木大輔, 則次俊郎, 高岩昌弘, 中西克文, 丸田紘史: “空気圧ゴム人工筋を用いた上肢
動作支援ウェアラブルマスタスレーブ装置の開発”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 28,
No. 2, pp. 208–214, 2010.
84) 山口彰浩, 竹村研治郎, 横田眞一, 枝村一弥: “電界共役流体を用いたロボットハンド”,
日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会’11 (ROBOMEC2011), 2A1-J09
(CD-ROM), 2011.
85) 樋野俊之, 前野隆司: “形状記憶合金を拮抗配置した剛性可変小型ロボットフィンガ
の開発”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会’04 (ROBOMEC2004),
2A1-L1-11 (CD-ROM), 2004.
101
86) 功刀望, 小金澤鋼一: “複合遊星歯車を用いたロボットフィンガーの開発”, 第 27 回日
本ロボット学会学術講演会 (RSJ2009), 1A1-05 (CD-ROM), 2009.
87) 日本機械学会: “JSME テキストシリーズ 機構学 機械の仕組みと運動”, 日本機械学会,
2007.
88) 神永拓, 片山征大, 甘利友也, 小野惇也, 下山雄土, 中村仁彦: “バックドライバブルな油
圧駆動ロボットハンドにおけるインピーダンス制御と把持”, 第 27 回日本ロボット学
会学術講演会 (RSJ2009), 1A1-06 (CD-ROM), 2009.
89) 高橋和幸, 和井田寛則, 國生政義, 早川正人: “器用さと力強さを両立させたヒューマノイ
ドロボットのための多指ハンド開発”, 第 27 回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2009),
1A1-01 (CD-ROM), 2009.
90) 大山恭弘, 橋本洋志: “ロボットセンシング-センサと画像・信号処理-”, オーム社, 2007.
91) 郡司大輔, 荒木拓真, 並木明夫, 明愛国, 下条誠: “触覚センサによる滑り検出に基づく多
指ハンドの把持力制御”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 25, No. 6, pp. 208–214, 2007.
92) 福井航, 丸田周平, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 貴田恭旭, 笹部和宏, 今村信昭,
白沢秀則: “6 軸力覚センサによる滑り検出に基づくユニバーサルロボットハンド II の抗
滑り制御”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会’11 (ROBOMEC2011),
1A1-I03 (CD-ROM), 2011.
93) 株式会社ダイニチ: “Gifu Hand III 製品紹介ページ”, http://www.kk-dainichi.co.jp/,
2011.
94) J. M. Hollerbach and S. C. Jacobsen: “Anthropomorphic Robots and Human Interactions”, Proceedings of the 1st International Symposium on Humanoid Robots
(HURO1996), pp. 83–91, 1996.
95) David Johnston, Ping Zhang, John Hollerbach, and Stephen Jacobsen: “A full tactile sensing suite for dextrous robot hands and use in contact force control”, Proceedings of the 1996 IEEE International Conference on Robotics and Automation
(ICRA1996), Vol. 4, pp. 3222–3227, 1996.
96) Robert Platt Jr., Chris Ihrke, Lyndon Bridgewater, Douglas Linn, Ron Diftler,
Muhammad Abdallah, Scott Askew, and Frank Permenter: “A Miniature Load
Cell Suitable for Mounting on the Phalanges of Human-sized Robot Fingers”, Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation
(ICRA2011), pp. 5357–5362, 2011.
97) Hiroyuki Nakamoto, Futoshi Kobayashi, NobuakIImamura, and Hidenori Shirasawa:
“Universal Robot Hand Equipped with Tactile and Joint Torque Sensors (Develop-
102
ment and Experiments on Stiffness Control and Object Recognition)”, Proceedings of
the 10th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics (WMSCI2006), Vol. 2, pp. 347–352, 2006.
98) Hiroyuki Nakamoto, Futoshi Kobayashi, Nobuaki Imamura, Hidenori Shirasawa, and
Fumio Kojima: “Shape Classification in Continuous Rotation Manipulation by Universal Robot Hand”, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent
Informatics, Vol. 13, No. 3, pp. 178–184, 2009.
99) Yutaka Sakaguchi: “Haptic Sensing System with Active Perception”, International
Journal of RSJ: Advanced Robotics, Vol. 8, No. 3, pp. 263–284, 1994.
100) B. Mishra, J. T. Schwartz, and M. Sharir: “On the Existence and Synthesis of
Multifinger Positive Grips”, Algorithmica, Vol. 2, No. 1-4, pp. 541–558, 1987.
101) D. E. Goldberg: “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning”, Addison Wesley, 1989.
102) J. H. Holland: “Adaptation in Natural and Artificial Systems”, University of Michigan Press, 1975.
103) NobuakIImamura, Yuya Nakamura, Seiichi Yamaoka, Hidenori Shirasawa, and Hiroyuki Nakamoto: “Development of an Articulated Mechanical Hand with Enveloping Grasp Capability”, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol. 19, No. 3, pp.
308–314, 2007.
104) John J.Craig 著, 三浦宏文・下山勲訳: “ロボティクス―機構・力学・制御―”, 共立出
版, 2006.
105) M. H. Raiberd and J. J. Craig: “Hybrid Position/Force Control of Manipulators”,
ASME Journal of Dynamic System, Measurement, and Control, Vol. 103, pp. 126–
133, 1981.
106) Feng-Yih Hsu and Li-Chen Fu: “Adaptive Fuzzy Hybrid Force/Position Control for
Robot Manipulators Following Contours of an Uncertain Object”, Proceedings of the
1996 IEEE lntemational Conference on Robotics and Automation (ICRA1996), pp.
2232–2237, 1996.
107) Gilles Duchemin, Pierre Maillet, Philippe Poignet, Etienne Dombre, and Francois
Pierrot: “A Hybrid Position/Force Control Approach for Identification of Deformation Models of Skin and Underlying Tissues”, Proceedings of the 2005 IEEE
Transaction on Biomedical Engineering (TBME2005), pp. 160–170, 2005.
108) Bin Yao, S. P. Chan, and Danwei Wang: “Unified Formulation of Variable Structure
103
Control Schemes for Robot Manipulators”, Proceedings of the 2002 IEEE Transactions on Automatic Control (TAC2002), pp. 371–376, 2002.
109) 田原健二, 有本卓, 吉田守夫: “柔軟 3 指ハンドによる仮想フレームを用いた把持物体の
外界センサレス位置・姿勢制御”, 日本ロボット学会学会誌, Vol. 29, No. 1, pp. 89–98,
2011.
110) 吉川恒夫: “把持と操りの基礎理論 1 受動拘束と能動拘束”, 日本ロボット学会学会誌,
Vol. 13, No. 7, pp. 950–957, 1995.
111) Lorenzo Sciavicco and Bruno Siciliano: “A Solution Alghorithm to the Inverse Kinematic Problem for Redundant Manipulators”, IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol. 4, No. 4, pp. 403–410, 1988.
104
論文リスト
著書
(1) Wataru Fukui, Futoshi Kobayashi and Fumio Kojima: “Development of MultiFingered Universal Robot Hand with Torque Limiter Mechanism”, The Future of
Humanoid Robots: Research and Applications, InTech - Open Access Publisher, In
Press, 2011 (ISBN 978-953-307-951-6).
投稿論文
(1) 福井 航, 小林 太, 小島 史男, 中本 裕之, 前田 正, 今村 信昭, 笹部 和宏, 白沢 秀則: “ト
ルクリミット機構を有する多指多関節ユニバーサルロボットハンドシステムの開発”,
日本 AEM 学会論文集, In Press, 2011.
(2) Wataru Fukui, Futoshi Kobayashi, Fumio Kojima, Hiroyuki Nakamoto, Nobuaki Imamura, Tadashi Maeda and Hidenori Shirasawa: “High-Speed Tactile Sensing for
Array-type Tactile Sensor and Object Manipulation based on Tactile Information”,
Journal of Robotics, In Press.
(3) 福井 航, 小林 太, 小島 史男, 中本 裕之, 前田 正, 今村 信昭, 白沢 秀則: “分布型触覚
センサの高速触覚情報取得と触覚情報に基づいた物体操作”, システム制御情報学会論
文誌，To Appear.
(4) Wataru Fukui, Futoshi Kobayashi, Fumio Kojima, Hiroyuki Nakamoto, Tadashi
Maeda, Nobuaki Imamura, Kazuhiro Sasabe and Hidenori Shirasawa: “Tactile based
Object Manipulation (TbOM) for Multi-Fingered Robot Hand”, International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, To Be Submitted.
(5) Futoshi Kobayashi, George Ikai, Wataru Fukui, Fumio Kojima: “Two-Fingered Haptic Device for Robot Hand Tele-Operation”, Journal of Robotics, In Press, 2011.
105
国際会議
(1) Wataru Fukui, Hiroyuki Nakamoto, Futoshi Kobayashi, Fumio Kojima, Nobuaki Imamura, Tadashi Maeda, Kazuhiro Sasabe, Hidenori Shirasawa: “Development of
Multi-Fingered Universal Robot Hand”, Proceedings of Joint 4th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 9th International Symposium
on advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2008), pp.1117-1122, 2008 (Nagoya,
JAPAN).
(2) Futoshi Kobayashi, Ryo Nakae, Wataru Fukui, Fumio Kojima, Hiroyuki Nakamoto,
Nobuaki Imamura, and Hidenori Shirasawa: “Adaptive Tactile Measurement with
Genetic Algorithm for Universal Robot Hand”, Proceedings of Joint 4th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 9th International
Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2008), pp.1008-1013, 2008
(Nagoya, JAPAN).
(3) Hiroyuki Nakamoto, Wataru Fukui, Futoshi Kobayashi, Fumio Kojima, Nobuaki Imamura and Hidenori Shirasawa: “Outer Shape Classification in Rotation Manipulation
by Universal Robot Hand”, Proceedings of 2009 IEEE Workshop on Robotic Intelligence in Informationally Structured Space (RiiSS2009), pp.145-150, 2009 (Nashville,
TN, USA).
(4) Wataru Fukui, Hiroyuki Nakamoto, Futoshi Kobayashi, Fumio Kojima, Nobuaki Imamura, Tadashi Maeda, Kazuhiro Sasabe, Hidenori Shirasawa: “Development of
Multi-Fingered Universal Robot Hand with Torque Limiter Mechanism”, Proceedings
of 35th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON2009),
pp.2225-2230, 2009 (Porto, PORTUGAL).
(5) Hiroyuki Nakamoto, Wataru Fukui, Futoshi Kobayashi, Fumio Kojima, Nobuaki Imamura and Hidenori Shirasawa: “Shape Classification Based on Tactile Information
by Universal Robot Hand”, Proceedings of 35th Annual Conference of the IEEE
Industrial Electronics Society (IECON2009), pp.2225-2230, 2009 (Porto, PORTUGAL).
(6) Wataru Fukui, Hiroyuki Nakamoto, Futoshi Kobayashi, Fumio Kojima, Nobuaki Imamura, Tadashi Maeda, Kazuhiro Sasabe, Hidenori Shirasawa: “Multi-Contact Recognition with Genetic Algorithm for Universal Robot Hand”, Proceedings of Joint 5th
International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2010), pp.2225-
106
2230, 2010 (Okayama, JAPAN).
(7) Wataru Fukui, Hiroyuki Nakamoto, Futoshi Kobayashi, Fumio Kojima, Nobuaki Imamura, Tadashi Maeda, Kazuhiro Sasabe, Hidenori Shirasawa: “Fingertip Force and
Position Control Using Force Sensor and Tactile Sensor for Universal Robot Hand
II”, Proceedings of 2011 IEEE Workshop on Robotic Intelligence in Informationally
Structured Space (RiiSS2011), pp.43-48, 2011 (Paris, FRANCE).
(8) Futoshi Kobayashi, Daisuke Maemoto, Wataru Fukui, Fumio Kojima, Hiroyuki
Nakamoto, Tadashi Maeda, Nobuaki Imamura, Kazuhiro Sasabe, and Hidenori Shirasawa: “Robot Hand Tele-Operation System in Consideration of Human and Robot
Hand Structure”, Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Robotics
and Automation (ICRA2011), (CD-ROM), 2011 (Shanghai, CHINA).
国内会議
(1) 福井航, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 今村信昭, 笹部和宏, 白沢秀則: “多指多
関節ユニバーサルロボットハンドシステムの開発”, 第 27 回日本ロボット学会学術講
演会 (RSJ2009), 1A1-03 (CD-ROM), 2009 (横浜).
(2) 小林太, 廣嶋健人, 福井航, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 笹部和宏, 今村信昭, 白沢秀
則: “ユニバーサルロボットハンド用分布型触覚センサの開発”, 日本機械学会ロボティ
クス・メカトロニクス学術講演会’09 (ROBOMEC2009), 2A2-A12 (CD-ROM), 2009
(福岡).
(3) 福井航, 中江竜, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 笹部和宏, 今村信昭, 白沢秀則:
“分布型触覚センサの計測領域制御における計測点グループ化による複数接触情報の
獲得”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス学術講演会’09 (ROBOMEC2009),
2A2-A13 (CD-ROM), 2009 (福岡).
(4) 猪飼丈爾, 福井航, 小林太, 小島史男: “ロボットハンド操作のための力覚呈示外骨格デバ
イスの開発”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス学術講演会’10 (ROBOMEC
2010), 1A1-C10 (CD-ROM), 2010 (旭川).
(5) 福井航, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 今村信昭, 笹部和宏, 白沢秀則: “ユニバー
サルロボットハンドの触覚・力覚情報を用いた把持力制御”, 第 20 回インテリジェン
ト・システム・シンポジウム (FAN2010), S1-2-3 (CD-ROM), 2010 (東京).
(6) 福井航, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 今村信昭, 笹部和宏, 白沢秀則: “ユニバー
サルロボットハンド II の触覚・力覚情報を用いた 2 指による把持力制御”, 第 53 回自
107
動制御連合講演会, pp.441-446, 2010 (高知).
(7) 猪飼丈爾, 福井航, 小林太, 小島史男: “ロボットハンド操作のための力覚呈示デバイ
スの開発-MP 関節および DIP-PIP 関節への力覚呈示-”, 第 53 回自動制御連合講演会,
pp.429-432, 2010 (高知).
(8) 河村遼介, 福井航, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 今村信昭, 笹部和宏, 白沢信昭:
“開扉作業のためのハンド／アームロボットの動作生成”, 第 55 回システム制御情報学
会研究発表講演会 (SCI2011), pp.443-444, 2011 (大阪).
(9) 福井航, 丸田周平, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 貴田恭旭, 笹部和宏, 今村
信昭, 白沢秀則: “6 軸力覚センサによる滑り検出に基づくユニバーサルロボットハ
ンド II の抗滑り制御”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス学術講演会’11
(ROBOMEC2011), 1A1-I03 (CD-ROM), 2011 (岡山).
(10) 小林太, 前元大輔, 福井航, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 笹部和宏, 今村信昭, 白沢秀則:
“把持力安定化手法を用いたロボットハンド遠隔把持操作”, 日本機械学会ロボティク
ス・メカトロニクス学術講演会’11 (ROBOMEC2011), 1A1-I09 (CD-ROM), 2011 (岡
山).
(11) 猪飼丈爾, 福井航, 小林 太, 小島史男: “ロボットハンドの遠隔把持操作のための 2
指力覚呈示装置の開発”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス学術講演会’10
(ROBOMEC2011), 1P1-C09 (CD-ROM), 2011 (岡山).
(12) 福井航, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 前田正, 今村信昭, 白沢秀則: “ユニバーサルロ
ボットハンドの触覚情報に基づいた物体操作”, 第 21 回インテリジェント・システム・
シンポジウム (FAN2011), 1B2-2 (CD-ROM), 2011 (神戸).
(13) 丸野由貴, 福井航, 小林太, 小島史男: “ハンド/アームロボットによるピックアップ動作
のための物体形状認識”, 第 21 回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN2011),
1B2-1 (CD-ROM), 2011 (神戸).
(14) 猪飼丈爾, 福井航, 小林太, 小島史男: “力覚提示による把持物体の大きさ判別に関
する研究”, 第 21 回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN2011), 1C2-4
(CD-ROM), 2011 (神戸).
(15) 長谷川洸, 福井航, 小林太, 小島史男, 中本裕之, 今村信昭, 白沢秀則: “手の動作認識シ
ステムを用いたハンド/アームロボットの遠隔操作システムの開発”, 第 21 回インテリ
ジェント・システム・シンポジウム (FAN2011), 1A3-5 (CD-ROM), 2011 (神戸).
108