自律ロボットと遠隔操作ロボットにおける協働作業のための身体図式を用いた衝突回避手法

カテゴリ：部門大会

論文No：MC3-4

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Collision avoidance methods using body diagram in autonomous robot and remotely controlled robot.

著者名：池田 悟（東京電機大学）,河野 仁（東京電機大学）

著者名(英語)： Satoru Ikeda (Tokyo Denki University),Hitoshi Kono (Tokyo Denki University)

キーワード：強化学習,転移学習,産業用ロボット,身体図式,reinforcement learning,transfer learning,industrial robot,body diagram

要約(日本語)：産業用ロボットは高出力なモータを搭載しており，ヒトがコントローラを用いた操作による動作やプログラミングされた動作を遂行し，作業の省力化や省人化を達成している．しかしヒトや遠隔操作されるロボットと作業空間を共有する場合で使用される協働ロボットでは低出力モータもしくは出力リミッタがかけられており動作速度と可搬重量に制限があるため，限定的な用途でしか用いることができない．そのため制限がない産業用ロボットを用いた協働作業が望ましいが動作中の接触事故等で労働災害につながる恐れがある．本論文では，自律動作型産業用ロボットが遠隔操作される産業用ロボットのリンク接続関係と自律動作型産業用ロボット自身のリンク接続関係を継続的に観測し，身体構成を身体図式として記述する方法を提案し，衝突回避手法を開発したので報告する．

本誌掲載ページ：1147-1151p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：593Kバイト