ヒューマノイドロボットは人間と類似した構造を持っており，冗長性があります．人間は冗長性を活用することで，衝突回避や操作性の向上などを実現しているため，動作の特徴をヒューマノイドに応用することが期待されていますが，人間の動作の特徴はあまり解明されていません．そこで本研究では，狭い空間への収納動作に着目し，人間の冗長性を活用した動作の解析を行っています．
実験では，使用可能な空間を制限した箱にグラスを収納する動作を対象としました．全身動作の計測には光学式モーションキャプチャを使用し，物体操作のタイミング取得に6軸力覚センサ，バランスの取得にはフォースプレートを用いました（Fig. 1）．
モーションキャプチャデータから胴体の傾きや捻り，肘や肩の関節角度，肘の高さを解析した結果，狭い空間にものを収納する際は肘を高く持ち上げて収納し，その際に胴体の側屈が利用されていることが示唆されました（Fig. 2）．
今後は，階層的クラスタリングを用いて個人差を考慮した解析を行っていきます．
現状の風力発電では高空の強い風を得るために巨大な鉄塔とブレードを持つ風車を使用している．自然破壊や騒音公害をもたらすそれら施設に対し，飛翔物を上空で飛行させることで強い風を得るシステムを構築する．
上空でエネルギーを取得するためにスレッドカイトと呼ばれる柔翼とテールを持つ凧と風向による取得できるエネルギーの変化が小さい垂直軸風車を利用する．
定格6Wの小型発電機と直径30cmの垂直軸風車を用いた実験において最大約600mW,1時間の連続発電に成功した．
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ブルドーザーなどの建設機械に使用される「高圧配管用継手」(Figure 1)には制作時に高確率で切削バリ（削り残し）が発生します．このバリを残したままにしてしまうと建設機械の誤動作の原因となってしまいます．
現在は，Figure 2のように，熟練工が全ての継手のバリ検査を行なっており，作業者に大きな負担がかかっています．このことから，バリ検査の自動化が必要となっています．
バリ検査の自動化のためには，継手内の撮影も自動化する必要があり，その際に，継手への照明の光の入れ方が重要となります．例として，上のFigure 3-1は光の入れ方が適切な時，Figure 3-2は光の入れ方が不適切な時の継手内画像になります．見て分かる通り，右の画像ではバリが認識しにくくなっています．
このことから，継手に対する適切な照明の位置姿勢を，熟練工のバリ検出動作をロボットアームで模倣することで探索する研究を行なっています．
熟練工のバリ検出動作をFigure 4のようにモーションキャプチャシステムを使用して行い，熟練工がバリを見ているときの照明の位置姿勢として，照明の位置姿勢が停止している点を抽出しました．
Figure 5のように実際に照明を装着したロボットアームを，抽出した位置姿勢へ移動させて継手内の撮影を行いました．
Figure 6-1のような撮影された画像をバリ検出をした結果，Figure 6-2で分かるようにバリの形を認識しています．この研究の結果，先行研究と比べて，バリを見逃してしまう確率を減らすことができました．
現在は，より検出精度の高い照明の位置姿勢を機械学習によって探索するシステムを作成しています．
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近年，少子高齢化により要介護高齢者に対する介護士の人手不足が深刻化しています．そこで，介護士に代わりロボットが介護業務の一部を担うシステムの開発が広く行われています．本研究室では，認知症高齢者とロボットのコミュニケーションを主軸としたインタラクションシステムの開発を行っています．
人型ロボットNAOを用いて飲水を促すインタラクションシステム，最近の出来事や昔の思い出について話しかける自律型コミュニケーションシステム，積木を使ったレクリエーションシステムの開発を行っています．
ロボットがコミュニケーションを自律的に行うためには，対話者である人間の言葉や表情，動作を正しく認識し，意図を読み取る必要があります．本研究では言葉の認識に音声認識を用いており，表情と動作を認識するためにフェイススケール計測システムと姿勢認識システムをそれぞれ開発しています．
対話者の意図とそれまでの対話の時系列を考慮し，ロボットが次の発話や動作を自律的に選択するシステムを開発しました．人との対話を通して，ロボットは適切な発話や動作を学習し，少しずつ対話をマスターしていきます．
また，発達障害の疑いがある子供を対象に，自律型コミュニケーションシステムを用いてインタラクション実験を行い，彼らのソーシャルスキルに与える影響を調査しています．
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近年では，介護現場での人手不足の対策，療育現場での療育士の負担の軽減を目的としてケアロボットやコミュニケーションロボットの導入が進んでいます．介護や療育現場でのレクリエーションの一例としてカードゲームをロボットに行わせることを目的とし，一部自律化したカードゲームシステムを開発しました．
ゲームでは，4種類のマークが描かれたカードを使用し，参加者と神経衰弱を行います (Figure 1)．参加者にも同じ組み合わせのカードが配られ，参加者とロボットがカードを選択し，マークを合わせることを目的としたゲームです．
ゲームの進行は，あらかじめ決められたスクリプトに従い，ロボットが行います．ロボットは4種類のカードからランダムに1枚選択し，持ち上げる動作を行うようにプログラムしています (Figure 2)．
ロボット介入の影響を調べるために，場面緘黙症の生徒を対象にインタラクション実験を行いました．
参加者にはロボットに手助けをするなどの協調性のある行動が見られました (Figure 3)．また，参加者の視線方向の計測を行い，ロボットとのレクリエーションをより積極的に行なっている可能性が示唆されました．
今後の展望として認知症高齢者のQOL向上へ評価，療育現場でのソーシャルスキルトレーニングとしての利用を検証し，有効性を示すことなどが挙げられます．また，本システムの完全自律化を目指しています．
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1.栃尾祐輝，高橋泰岳，築地原里樹，
“レクリエーションのための人型ロボットを用いたカードゲームシステムの開発”，日本知能情報ファジィ学会 合同シンポジウム2020 第29回北信越支部シンポジウム＆第28回人間共生システム研究会，pp.5-6，2020．
労働者の重量物の運搬は腰へ大きな負担になり，腰痛の主な原因と考えられています．そのため，労働者の作業中の負荷軽減を目的として，パワードスーツを開発しています．
Figure 1に開発したパワードスーツ(左)と姿勢推定に用いるセンサ(右)を示しました．センサには9軸慣性センサを使用しており，使用者の胸の位置に取り付けます．センサから得られる角度と加速度を用いて姿勢推定を行い，持ち上げ開始時を予測しパワードスーツを制御します．
持ち上げ時の動作検証では，パワードスーツのアシスト効果を，腰部と外側広筋の筋電位の平均を比較することで確認することができました．
現在は，センサの個数を増やすことで，より正確な動作認識と歩行など様々な動作のサポートに対応させることを目的としています．
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農作業における中腰姿勢は脚や腰に大きな負担がかかってしまうため，中腰姿勢を補助するためのシステムが必要とされている．本研究では，土耕栽培における中腰作業に焦点を当て，電動式の作業椅子（以後，電動移動台車）を開発している．
電動移動台車は座面に配置された圧力センサで体重移動を読み取り，使用者の動きたい方向へ車輪を制御する．圧力センサは導電糸と導電性不織布で製作した布製のものを使用している．この圧力センサは我々が開発したものであり（Publication 1），導電性不織布に圧力が加わると，導電性不織布の抵抗値が変化することを利用し，圧力を検知している．電動移動台車を使用することで，平地において脚への負担が軽減されることを確認した（Publication 2，3）．
今後は，畑での実用性の検証や使用者の意図していない動作を行わないシステムの構築を目指す．
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近年，人との交流を目的としたコミュニケーションロボットが開発されています．人間のコミュニケーションのひとつに，握手やハグなどの体を使うインタラクションがありますが，現在のコミュニケーションロボットには触覚センサがあまり搭載されていないため，ロボットとのタッチインタラクションは難しく，それが人間にどのような効果をもたらすか不明な点が多いです．
そこで，本研究では人型コミュニケーションロボットNAOに触覚センサを搭載し，人からのタッチに反応するロボットの振る舞いが人間に及ぼす影響について調べています．
人とNAOとのタッチインタラクションの実験結果から，NAOが反応すると人はNAOに対して「可愛い」「また会いたい」などのポジティブな印象を抱き，反対にNAOが反応しなかった場合は「冷淡だ」「思いやりがない」などネガティブな印象を抱くことが分かっています．
今後はより人からのタッチのパターンを増やし，様々な反応行動を見せるロボットとのインタラクションがどのような影響をもたらすかを調べます．
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ショベルカーなどの建設機械に用いられる油圧技術には配管同士を繋ぐために継手が使用されています．継手は大小も形状も様々なものがありますが，本研究ではL字のもの(figure1)の内部に発生するバリ(削り残し)を検出することを目指しています．
画像の継手は縦横奥行き6×6×2で，穴の直径は7 mmです．バリが発生するモデルを図で示します．(figure2)
穴の交差部分に発生するバリは小さいもので0.3 mm程度であり，熟練工の目視検査に頼っている現状は大きな負担となっています．更に少子高齢化によって熟練工と後継技能者の両方が減少しており，自動検査システムの構築は急務であると言えます．
これらの事情から継手を撮影した画像からバリを検出するための研究を行い，機械学習の手法の一つであるスパースコーディングを利用し，カメラによる継手内部の撮影画像からバリを検出するプログラムを作成しました．(figure3)
現在はカメラをロボットアームに搭載して自動で撮影させ，上述のプログラムによって検出することで一連の流れを自動化することを目指しています．
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DS2ELDiA2 2021, 口頭発表
ヒューマノイドロボットの全身動作生成に計算時間がかかる問題に対し，事前データから目標の胴体姿勢を推定し，四肢の動作生成計算を軽量化することで，実時間化を狙う．実験では，等身大ヒューマノイドロボットのHRP-4と人間の生活空間を模擬した棚を設置して，合計3秒で屈みながら目標を到達できた．
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