robotpaper.Challenge概略_v2＠mixi
- 6. robotpaper.challenge : Members ●サーベイメンバー(現在30+ 人) トップ国際会議 網羅的サーベイを実施するメンバー 分野横断的に知識を共有． ●研究メンバー(現在10+ 人) 研究グループ単位で研究を実施するメンバー ＊研究メンバーはサーベイメンバーも兼任 ●アドバイザー(現在7人) 研究のアドバイスをしていただく方
- 7. robotpaper.challenge : Members ●サーベイメンバー(現在30+ 人) トップ国際会議 網羅的サーベイを実施するメンバー 分野横断的に知識を共有． ●研究メンバー(現在10+ 人) 研究グループ単位で研究を実施するメンバー ＊研究メンバーはサーベイメンバーも兼任 ●アドバイザー(現在7人) 研究のアドバイスをしていただく方 網羅的サーベイ 研究
- 8. robotpaper.challenge : Members ●サーベイメンバー(現在30+ 人) トップ国際会議 網羅的サーベイを実施するメンバー 分野横断的に知識を共有． ●研究メンバー(現在10+ 人) 研究グループ単位で研究を実施するメンバー ＊研究メンバーはサーベイメンバーも兼任 ●アドバイザー(現在7人) 研究のアドバイスをしていただく方 網羅的サーベイ 研究
- 9. robotpaper.challenge : Survey Unsupervised Learning of Assistive Camera Views by an Aerial Co-robot in Augmented Reality Multitasking Environments William Bentz, Sahib Dhanjal, and Dimitra Panagou - 人間の頭の動きに追従することで作業領域の映像を学習することができるドローン型アシストロボットの提案をして いる． - 人間が見ている映像から人間の関心が大きい領域を学習する - 学習した映像領域を撮り，操作者が着用するディスプレイに映すことにより，人間の作業をアシストする． - 作業者の頭の動き，タスク完了にかかる時間からアシストロボットの影響を評価している． - 結果として作業者の頭の動きは減らすことができた．しかし，メインの作業時間が増えた． - 次は人間の視界だけではなく，視線に注目して学習させる．
- 10. robotpaper.challenge : Members ●サーベイメンバー(現在30+ 人) トップ国際会議 網羅的サーベイを実施するメンバー 分野横断的に知識を共有． ●研究メンバー(現在10+ 人) 研究グループ単位で研究を実施するメンバー ＊研究メンバーはサーベイメンバーも兼任 ●アドバイザー(現在7人) 研究のアドバイスをしていただく方 網羅的サーベイ 研究
- 11. robotpaper.challenge : Research ● Group Leader : 各研究グループの取りまとめ役 ● Adviser➀ : 研究の方向性から技術要素までアドバイスしていただく方 ● Adviser➁ : 研究に必要な技術要素をアドバイスしていただく方
- 13. robotpaper.challenge : Schedule To post article for IROS in 2020…… To post article for ICRA in 2021…… 10月 第1回研究メンバー全体ミーティング ・研究テーマブレインストーミング ・研究テーマ決定 ・研究グループ決定 11月 研究テーマの計画立案 ・テーマに沿った重点的なサーベイ 重点的研究期間 ・研究開始 12月 重点的研究期間 robot, cv合同研究テーマ考案合宿 ・研究テーマブレインストーミング 1月 重点的研究期間，論文執筆開始 キックオフミーティング内で研究報告 キックオフミーティング，研究テーマ決定 ・研究テーマ設定，研究テーマピックアップ ・研究グループ決定 2月 重点的研究期間，論文執筆 重点的研究期間 3月 IROS2020投稿 重点的研究期間
- 14. robotpaper.challenge : Research - IROS 2020 ●第1回研究メンバー全体ミーティング ➢ 10月からプレ研究開始 ●研究グループを2グループ作成 (robot × RL , robot × vision) ➢ 研究メンバーが興味を持っている分野、キーワードを元にグループを決定 ●研究テーマ決定のためのブレインストーミング中 ➢ 興味のある分野に対するメタサーベイ、アイディア出しを同時並行で進行中
- 15. robotpaper.challenge : Research - ICRA 2021 ●robot, cv合同研究テーマ考案合宿 ➢ 研究テーマのブレインストーミングを予定 ●キックオフミーティング，研究テーマ決定 ➢ 研究テーマ設定，研究テーマピックアップ ➢ 研究グループ決定
- 16. robotpaper.challenge : event (All member) ●網羅的サーベイ結果の報告 ➢ robot分野の動向などを共有 ●メタサーベイ結果の勉強会 ➢ IROS2020に向けた研究でのサーベイ結果を報告
- 18. robotpaper.challenge : Information for Recruit サーベイメンバーはGoogle Formでも 募集しています 問合せ先 robotpaper.challenge@gmail.com Go Google Form 興味のある方、参加希望の方は気軽にご連絡ください！！ Twitter @robotpaper_c タグ : #robotpaperchallenge
- 19. Unsupervised Learning of Assistive Camera Views by an Aerial Co-robot in Augmented Reality Multitasking Environments William Bentz, Sahib Dhanjal, and Dimitra Panagou - 人間の頭の動きに追従することで作業領域の映像を学習することができるドローン型アシストロボッ トの提案をしている． - 人間が見ている映像から人間の関心が大きい領域を学習する - 学習した映像領域を撮り，操作者が着用するディスプレイに映すことにより，人間の作業をアシスト する． - 作業者の頭の動き，タスク完了にかかる時間からアシストロボットの影響を評価している． - 結果として作業者の頭の動きは減らすことができた．しかし，メインの作業時間が増えた． - 次は人間の視界だけではなく，視線に注目して学習させる．
- 20. Video-based Prediction of Hand-grasp Preshaping with Application to Prosthesis Control Luke T. Taverne, Matteo Cognolato, Tobias Bützer, Roger Gassert, Otmar Hilliges - 現状の電動義手では把持する物体に対応した関節の動作ができない． そのため，本論文ではカメラを使用した物体把持制御手法を 提案している． - 電動義手につけたカメラで認識した物体にあわせて把持のタイプを 自動的に選択している． - 把持のタイプは7種類に分けられており，物体に応じて把持のタイプ を選択する． - 結果として最大95%以上の精度で物体に対応した把持タイプを提示で きている．
- 21. Exploiting Human and Robot Muscle Synergies for Human-in-the-loop Optimization of EMG-based Assistive Strategies Masashi Hamaya, Takamitsu Matsubara, Jun-ichiro Furukawa, Yuting Sun, Satoshi Yagi, Tatsuya Teramae;Tomoyuki Noda, and Jun Morimoto - 外骨格制御のためのhuman-in-theloop 最適化手法を提案している． - 外骨格使用者のEMGを用いて外骨格を制御している． - 従来の外骨格制御における最適化手法は大量のデータが必要になる． - 本研究手法では人間の筋肉と外骨格ロボットの人工筋肉の両方の相 乗効果を活用することにより、最適化時のパラメーターの数を減ら している． - パラメータはベイズ最適化を用いて取得している． - 本手法を実装した結果として，外骨格ロボットによって装着者を支 援できており，扱いやすい最適化手法を提案できている．
- 22. Consolidated control framework to control a powered transfemoral prosthesis over inclined terrain conditions Woolim Hong, Victor Paredes, Kenneth Chao, Shawanee Patrick and Pilwon Hur - その場の斜面に対応して歩行できる義足とその制御手法を提案している - 人間の坂道歩行データと比較して最適化した歩行の軌道を生成している． - 生成した軌道に追従するためにPDコントローラを用いている． - ． - 結果として角度10degの斜面の歩行に成功している．．
- 23. A Lightweight, Efficient Fully-Powered Knee Prosthesis with Actively Variable Transmission Minh Tran, Lukas Gabert, Marco Cempini, Member, IEEE, and Tommaso Lenzi*, Member, IEEE - 電動義足の重量問題を解決するため，軽重量な電動義足を提案している． - 提案する義足は平らな地面と階段での歩行を可能にする制御が組み込まれている． - 膝上切断者が提案している義足を使用して実験をしている． - 結果として，従来の電動義足同様に平地，階段での歩行ができている．
- 24. A New Overloading Fatigue Model for Ergonomic Risk Assessment with Application to Human-Robot Collaboration Marta Lorenzini, Wansoo Kim, Elena De Momi, and Arash Ajoudani - 身体の関節に生じる過負荷トルクの蓄積による影響の評価手法を提案し ている．提案した評価手法を人間-作業用ロボットシステムに組み込む ことにより，過負荷トルクを軽減させるアシストをロボットに実装して いる．提案されている疲労を推定できるモデルが新しい． - 作業者にかかる過負荷トルクを評価するために全身の疲労をモデル化し ている． - モデルは身体にかかる外部負荷と身体の各所に着けたセンサーから構築 される身体の姿勢から構築されている． - 上記のモデルにより，全身の疲労を効率的に推定することができている． - 提案した評価手法を人間-作業用ロボットシステムに組み込むことによ り，作業者にかかる過負荷トルクを軽減させるアシストをロボットに実 装している． - 結果として作業者の疲労蓄積を軽減させることができている．
- 25. An Autonomous Exoskeleton for Ankle Plantarflexion Assistance Albert Wu, Xingbang Yang, Jiun-Yih Kuan, and Hugh M. Herr - 足底屈動作に対する外骨格ロボットの設計，製作，制御をしている． 外骨格ロボットでは動力の位置と重量によって装着者への負荷が変化する． - 本論文では腰部にアクチュエータを装着することにより，装着者への負荷を軽減させている． - 外骨格ロボットのコントローラはフィードフォワードコントローラを用いて制御している． - 実験では提案した外骨格ロボットを実装している．結果として装着者への負荷を軽減させている．
- 26. Unsupervised Learning of Assistive Camera Views by an Aerial Co-robot in Augmented Reality Multitasking Environments William Bentz, Sahib Dhanjal, and Dimitra Panagou - 装着者の腰部動作のアシストをする外骨格のデザイン，制御を提案している - 40Nmのトルクを加え両股関節の回内回外，屈曲伸展をアシストし，腰部がねじれた姿勢での物体持 ち上げによる負荷を軽減する． - 関節をインピーダンス制御することにより，外骨格はアクティブコンプライアンスを獲得することが できる． - 産業用に使用されている腰部外骨格と比較することにより有効性の検証をしている
- 27. Continuous-Phase Control of a Powered Knee–Ankle Prosthesis: Amputee Experiments Across Speeds and Inclines David Quintero , Student Member, Dario J. Villarreal, Member, Daniel J. Lambert, Student Member, IEEE, Susan Kapp, and Robert D. Gregg , Senior Member - 電動義足の新しい制御方法を提案している - 通常義足は複数の歩行サイクルに分けて制御するが，本研究では歩行サイクルを統合させている - 大腿部の運動によって動作が決定し，装着者は義足の動作タイミングを制御できる． - 装着者ごとのコントローラ構成時間を短縮することができ，複数の速度と斜面状況において歩行する ことができている．
- 28. Hybrid Open-Loop Closed-Loop Control of Coupled Human-Robot Balance During Assisted Stance Transition with Extra Robotic Legs Daniel J. Gonzalez, Student Member, IEEE, and H. Harry Asada, Member, IEEE - Extra Robotic Legs (XRL)での人間-ロボットの制御を提案している． - XRLは装着者のバランスをサポートしながら任意の方向に移動できる ように制御する． - 本論文ではXRLをオープンループ力制御，クローズドループ位置制御 のハイブリット制御を使用する． - 装着者が立った状態から寝そべった状態への移行をアシストする動 作を実験している．
- 29. Effort Estimation in Robot-aided Training with a Neural Network Ana C. de Oliveira, Kevin Warburton, James S. Sulzer, and Ashish D. Deshpande - アシストロボットによる個人のリハビリには装着者の運動の質を評価する必要がある．そのため，ロ ボットがアシストしている状況下での装着者がした仕事を評価する手法を提案している． - 上肢支援用外骨格であるHarmonyを使用して評価している． - feed-forward ANNを使用して装着者から生じるトルク以外のトルクを推定している． - ANNでは関節位置，速度を入力，上記のトルクを出力として学習している． - 結果として推定したトルクと筋肉の活動量が一致しているのが確認できている．
- 30. EMG-Controlled Non-Anthropomorphic Hand Teleoperation Using a Continuous Teleoperation Subspace Cassie Meeker and Matei Ciocarlie - 3つの指を持ったnon-anthropomorphic(非擬人化ロボットハンド)の筋電位信号(EMG)による遠隔操作 の手法を提案している - EMGからロボットハンドの状態の予測手法が新しい - 操作者の前腕で取得されるEMGとロボットハンドの手の開き間隔，指の広げ間隔，指の曲げ角度を 対応させ，ロボットハンドを制御している． - random forest 分類機を用いてEMGと手の開き間隔を対応させている． - Regressorを用いてEMGtと指の広げ間隔，指の曲げ角度を対応させている． - 本論文の手法と従来のEMG操作手法をピッキングタスクを行い比較している． - 結果として，本論文の手法の方が短時間でタスクを完了することができ，物体を安定して把持するこ とができたと示されている．
- 31. Offline Policy Iteration Based Reinforcement Learning Controller for Online Robotic Knee Prosthesis Parameter Tuning Minhan Li, Xiang Gao, Yue Wen, Jennie Si, Fellow, IEEE, and He (Helen) Huang, Senior Member, IEEE - 強化学習(RL)コントローラを用いることによって，自動で個人に調節された義足の制御を提供してい る． - 強化学習に必要な義足のデータを収集するのは労力がかかるため，オフラインでの反復ベースの強化 学習手法を使用している． - 学習しているのは義足制御に必要なパラメータの内，インピーダンスパラメータを構成している． - 健常者の歩行データからコントローラを学習し，学習結果を実装している． - 結果として正常な膝の運動学を再現することができている．