センサフュージョン

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研究目的

人間は 5感に代表される多くの感覚情報を用いて、外界や自己の変化を認識し ている。 そこでは、多数の情報を融合したり, 欠落した情報を相互に補完することによって、 より信頼性の高い多角的な情報を得ることができる。
センサフュージョンの目標は、 複数の感覚情報に対して統合的・融合的な処理を施すことにより, 単一の感覚のみでは得られない新たな認識機能を付与し, さらに、柔軟な構造を持つ階層的分散処理系を実現しようというものであり、 結果として、信頼性の高い情報の抽出と、それを用いた高度な認識・判断機能 を実現することを目指している。

これまでの研究成果

グラスピング/マニピュレーション

• 多関節マニピュレータを用いた高速打撃動作 (2003-)
• 高速多指ハンドを用いたダイナミックキャッチング (2002-)
• 高速視覚フィードバックを用いたダイナミックグラスピング (2001-)
• 高速視覚を用いた100Gキャプチャリング (2002) [広大金子研へのリンク]
• 高速視覚フィードバックを用いた把握行動 (1998-2001)
• ビジュアルインピーダンスによるロボットの制御 (1998-2000)
• 視触覚を用いた最適把握行動 (1996-2000)

感覚運動統合システム

• 軽量高速多指ハンドシステム (2002-)
• 高速マニピュレーションシステム (2000-)
• ロボットハンドからの接触感覚を触覚神経経由により提示するシステムの開発 (2001-2002)
• 階層並列センサ情報処理システム (1ms 感覚運動統合システム) (1995-2000)
• リアルタイム実環境仮想接触システム (1997-1998)

高速ビジョンシステム

• ビジョンチップ（ビジョンチッププロジェクト）
• 列並列ビジョン(CPV)システム
• 1msビジュアルフィードバックシステム

センサフュージョン/感覚運動統合理論

• 通信遅延を考慮したセンサ選択手法
• 感覚運動統合システムにおけるダイナミクス整合の獲得
• 能動的探り動作と目的行動の統合
• 触覚パターン獲得のための能動的触運動
• 複数センサによる誤差を用いたアクティブセンシング
• 視覚教示を利用した力制御の学習
• 確率過程を用いた聴視覚融合
• 最適軌道の探索と逆モデルの学習を行う運動の習熟機構

ヒューマンインタフェース

• 3軸パラレルリンク構造を用いた小型作業支援ツール
• 視力覚フィードバックに基づく実環境作業支援システム
• 視触覚モダリティ変換による物体形状の提示
• Robotics Aided Drawing(RAD)システム
• 人間の視触覚における能動的統合機能の解析

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