Eigengrasp
- 別名: postural synergy, hand synergy
- カテゴリ: Planning & manipulation › Manipulation
- タグ: grasping, dexterous-hands, dimensionality-reduction, synergies, grasp-planning
典型的な把持姿勢から導かれる、ロボットハンドの関節空間における基底方向。これにより、すべての関節角の代わりに少数の係数で手の形を記述し、探索できる。
定義
固有把持（eigengrasp）とは、ハンドの関節空間における少数の方向の一つであり、有用な把持姿勢の大半はこれらの方向に沿って変化する。ハンドの姿勢 p は、平均姿勢に固有把持の重み付き和を加えた p = p₀ + Σ aᵢeᵢ として書かれる。そのため、20 個ほどの関節をもつハンドでも、わずかな振幅 aᵢ で手の形を作れる。この考え方は Ciocarlie と Allen によってロボットの把持計画に導入されたもので、1998 年の Santello、Flanders、Soechting による人の手の研究に基づいている。その研究では、記録された把持姿勢のいくつかの主成分（姿勢シナジーと呼ばれる）が、その変動の大部分を説明することが示された。固有把持は通常、そうした姿勢の主成分分析によって得られる。対象となる姿勢は、ロボットハンドに写した人のデータか、そのハンド向けに設計した姿勢である。
主な用途は把持計画である。GraspIt! には固有把持プランナーが含まれており、手首の姿勢と固有把持の振幅を焼きなまし法で同時に探索する。その探索は、ハンドの表面が適切な法線をもって物体に近いほど有利になるエネルギーによって導かれる。固有把持を 2 つ使うと、探索は 25 を超える次元ではなく、手首の姿勢の 6 次元と 2 つの振幅からなる 8 次元となる。部分空間内で有望なプリグラスプが見つかると、指は完全な関節空間で接触するまで閉じ、把持品質メトリックがその結果を評価する。
低次元の部分空間は主な限界でもある。精密な指先の配置や珍しい指の組み合わせのような、部分空間の外にある姿勢は探索中に到達できないため、この方法で見つかる把持は少数の典型的な手の形のまわりに集まる。最近のデータセット研究は、固有把持で計画した把持の分布が狭いことを指摘し、代わりに完全な関節空間で最適化している。計画以外にも、同じ考え方はテレオペレーションでデータグローブの入力をロボットハンドに写すこと、学習手法に縮小した行動空間を与えること、そして 1 個か 2 個のモータが固定されたシナジーに沿って指を駆動する劣駆動ハンドの設計の指針となることに使われている。劣駆動ハンドはそうした連成を機構に組み込んでいるのに対し、固有把持はソフトウェア上の選択であり、おおまかな把持が見つかれば外すことができる。
重要な理由
巧緻なハンドは関節が多すぎて、素朴な探索や探査ができない。固有把持は実際の把持の構造を使ってその次元を減らす。そして、初期の巧緻把持プランナーがなぜうまく機能したのかと、なぜその出力に多様性が欠けていたのかの両方を説明する。後者は、それらの出力を訓練データとして使うときに重要になる。
主な用途
- GraspIt! における多指ハンドの把持計画
- シナジー部分空間を介して写像するデータグローブによるテレオペレーション
- 巧緻な方策を学習するための縮小した行動空間
- シナジーに基づく劣駆動ハンドの設計と制御
- 義手のための把持生成
- 運動学の異なるハンドの間での把持姿勢の転移
実際の使われ方
ある研究者が、20 を超える関節をもつ 5 本指のハンドについて、一連の家庭用品のモデルに対する把持を求めたいと考えている。GraspIt! でこのハンド用の固有把持を読み込む。これは人の把持姿勢の主成分をロボットの関節に写して定義したものである。そしてプランナーを実行すると、プランナーは手首の姿勢と 2 つの振幅を変えながら、手のひらと指が各物体にどれだけ密着しているかを採点する。最良のプリグラスプはその後シミュレーションで完全に閉じられ、epsilon メトリックで順位付けされる。結果を見直した研究者は、ほぼすべての把持が包み込むようなパワーグラスプの変形であり、小さな部品のつまみが欠けていることに気づく。そこで、より細かな指先接触を取り戻すため、最良の把持を完全な関節空間で改良する第 2 段階を加える。
よくある誤解
- 固有把持はつまみやパワーグラスプのような把持の種類である — 関節空間における基底方向であり、どの姿勢も複数の固有把持の組み合わせである
- 固有把持でハンドが作れるあらゆる把持を表せる — 張るのは部分空間だけなので、精密な姿勢や珍しい姿勢はその外に出る
- 固有把持は人のデータから得なければならない — 手作業で設計することも、ロボット自身の成功した把持から計算することもできる
- 固有把持を使うとハンドが劣駆動になる — 計画においては探索を制約するだけであり、全駆動のハンドは、例えば物体に向かって指を閉じるときなどに、各関節を独立に動かせる
知っておくべき人
- 巧緻操作の研究者
- ロボットハンドと義手の設計者
- 人の手をロボットハンドに写すテレオペレーションのエンジニア
- 把持データセットを生成する研究者
関連技術
- GraspIt!
- 主成分分析（Principal Component Analysis）
- 手の姿勢シナジー（Postural Hand Synergies）
- Pisa/IIT SoftHand
- データグローブ（Data Gloves）
- 焼きなまし法（Simulated Annealing）
関連用語
- Grasp Planning
- Dexterous Manipulation
- Underactuated Hand
- Grasp Quality Metric
- Motion Retargeting
- Configuration Space