JP2008213092A - モーション習得システムおよびモーション習得方法 - Google Patents

Abstract

【課題】従操作者の動きが主操作者に戻ることなく、主操作者の動きを従操作者に十分教示できるようにする。
【解決手段】操作システム３１で抽出した操作者Ｏの動作を、トレーナシステム５１で再現する。トレーナシステム５１は、操作者Ｏの動作を第１加速度応答として出力する仮想トレーナ５７と、操作者Ｏ’の操作力に応じた第１等価加速度が加えられる可動可能なマスタシステム５５と、環境Ｅ’からの反作用力に応じた第２等価加速度が加えられる可動可能なスレーブシステム５６と、を備えている。さらに仮想トレーナ５７，マスタシステム５５，およびスレーブシステム５６の間で、仮想トレーナ５７に対して非同期にマスタシステム５５とスレーブシステム５６を加速度制御するマルチラテラル制御手段６３を備えている。
【選択図】図７

Description

本発明は、例えば熟練者などのモーションの抽出，保存，再現を可能にするモーション習得システムおよびモーション習得方法に関する。

モーションコントロールは、ここ１０年ほどの間に急速に発展してきた技術分野である。従来の閉環境下におけるモーションコントロールでは、外乱の抑圧に主眼が置かれていたが、最近はロボットの社会への普及や介護システムの開発などの、ヒューマンインタラクションを前提にした新しいモーションコントロールが望まれている。特に近年、ロボットによる低侵襲性外科医療や熟練者のスキル保存といった人間の高度な作業支援のためのスキル抽出技術の確立が求められている。

これまでに、画像情報に基づいて人間のスキルを抽出する研究が数多く行なわれている。また、環境との接触動作を繰り返し行なうようなタスクの抽出と再現には力制御に基づく動作が必要であり、仮想環境を用いて再現を行なうものや、位置と力のハイブリッド制御を用いたものなどが提案されている。しかしながら，現状では必ずしも満足のいく力制御系が計装されておらず、実現が容易ではない。それは、力覚情報は本来「作用・反作用の法則」に支配される双方向的情報であるにもかかわらず、現状の力制御系は所謂アクチュエータに印加する電流をコントロールして、その結果として生じる軸トルクを制御する単方向（Unilateral）性の力制御であり、アクチュエータに加えられる外力に応じて力覚フィードバックを行なうような双方向（Bilateral）性の情報を取り扱う基本的な手法を欠いているためである。

具体的な例として、例えば特許文献１には、ワークである皿内面に対しての筆記動作に関する筆記情報とワーク情報を、マスター機構部によって認識すると、コントローラがスレーブ機構のロボットアームとスレーブ側皿を動作制御して、前記筆記動作を再現させるシステムが開示されているが、これは位置情報だけでモーションの抽出と再現を行なおうとしているので、環境との接触・被接触の繰り返し動作を再現することが難しい。

環境との接触を伴う動作を実現するためには、ロバスト性を失うことなく制御剛性をゼロに制御する加速度制御が必要不可欠であることが知られている。こうした加速度制御に基づく制御系を導入すれば、人間の実際の力入力（アクチュエータにとっては外乱となる）を指令値としたロバストな力覚フィードバック制御が実現できる。さらに、マスタ・スレーブシステムに基づくバイラテラル力覚フィードバック制御系を構成することにより、「作用・反作用の法則」に支配される双方向的情報である力覚情報から、人間の作用力と環境からの反作用力とをそれぞれ抽出することが可能になる。

遠隔地の力覚情報を手元で感じるためのバイラテラル制御は、これまでに多くの手法が提案されてきた。しかし、従来のバイラテラル制御法ではマスタシステムに力制御，スレーブシステムに位置制御を行なう力帰還型をはじめとして、より多くのシステム間における力覚情報の共有制御にそのまま拡張することはできず、確立されているとは言い難い。そこで、本願の発明者らは、これまでに加速度制御に基づく新しいバイラテラル制御系を提案し、実世界における力覚情報の鋭敏な再現に成功している（特願２００６−５７６３２）。具体的には、マスタシステムとスレーブシステムとの間を加速度制御による制御を行なうことにより、力制御と位置制御の統合を容易に実現することができ、遠隔地における「作用・反作用の法則」の人工再現が可能になる。また、この加速度制御に基づく制御手法は無限次元のロボットシステムに拡張することが可能であるため、所謂マルチラテラル制御として一般化が可能である。
特開２００６−６２０５２号公報

しかし、上記マルチラテラル制御を実現したモーション習得システムでは、次のような問題を生じる。

マルチラテラル制御では、一人の主操作者（指導者）が遠隔地に存在する複数の従操作者（訓練者）に対し、マスタシステムとスレーブシステムとにより、環境との接触を伴う動作の教示が可能となる。しかし、従操作者の動作が主操作者に戻ってしまい、これが主操作者の動作を拘束することになるため、従操作者に対して十分な動作の教示が行なわれなくなる懸念を生じていた。

本発明は上記の問題点に鑑みなされたもので、その目的は、従操作者の動きが主操作者に戻ることなく、主操作者の動きを従操作者に十分教示することが可能なモーション習得装置およびモーション習得方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のモーション習得システムは、主操作システムで抽出した主操作者の動作を、従操作システムで再現するモーション習得システムであって、前記従操作システムは、前記主操作者の動作を第１加速度応答として出力する仮想出力手段と、従操作者の操作力に応じた第１等価加速度が加えられる可動可能なマスタシステムと、前記従操作者の操作に伴う環境からの反作用力に応じた第２等価加速度が加えられる可動可能なスレーブシステムと、前記仮想出力手段，前記マスタシステム，および前記スレーブシステムの間で、前記仮想出力手段に対して非同期に前記マスタシステムと前記スレーブシステムを加速度制御するマルチラテラル制御手段と、を備えている。

この場合の前記マルチラテラル制御手段は、前記第１等価加速度と前記第２等価加速度との和が０になるように、前記マスタシステムおよび前記スレーブシステムへの加速度参照値を算出するものである。

また、前記マルチラテラル制御手段は、前記仮想出力手段からの第１加速度応答，前記マスタシステムからの第２加速度応答，および前記スレーブシステムからの第３加速度応答の間の各偏差が０になるように、前記マスタシステムおよび前記スレーブシステムへの加速度参照値を算出するものである。

好ましくは、前記マルチラテラル制御手段は、前記第１加速度応答と前記第２加速度応答との偏差に比例したアシスト力が前記マスタシステムに生じるように、前記マスタシステムへの加速度参照値を算出するものである。

また、前記アシスト力を記憶するアシスト力記憶手段をさらに備えるのが好ましい。

さらに好ましくは、前記仮想出力手段は、前記主操作システムで抽出した主操作者の動作情報を保存する記憶部と、この記憶部の前記動作情報から前記第１加速度応答を出力する出力部と、により構成される。

上記課題を解決するために、本発明のモーション習得方法は、主操作システムで抽出した主操作者の動作を、従操作システムで再現するモーション習得方法であって、前記従操作システムは、前記主操作者の動作を第１加速度応答として出力する仮想出力手段と、従操作者の操作力に応じた第１等価加速度が加えられる可動可能なマスタシステムと、前記従操作者の操作に伴う環境からの反作用力に応じた第２等価加速度が加えられる可動可能なスレーブシステムと、を備え、前記仮想出力手段，前記マスタシステム，および前記スレーブシステムの間で、前記仮想出力手段に対して非同期に前記マスタシステムと前記スレーブシステムを加速度制御するマルチラテラル制御を行なっている。

この場合の前記マルチラテラル制御では、前記第１等価加速度と前記第２等価加速度との和が０になるように、前記マスタシステムおよび前記スレーブシステムへの加速度参照値を算出する。

また、前記マルチラテラル制御では、前記仮想出力手段からの第１加速度応答，前記マスタシステムからの第２加速度応答，および前記スレーブシステムからの第３加速度応答の間の各偏差が０になるように、前記マスタシステムおよび前記スレーブシステムへの加速度参照値を算出する。

好ましくは、前記マルチラテラル制御では、前記第１加速度応答と前記第２加速度応答との偏差に比例したアシスト力が前記マスタシステムに生じるように、前記マスタシステムへの加速度参照値を算出する。

また、前記アシスト力をアシスト力記憶手段に記憶することが好ましい。

さらに、前記仮想出力手段において、前記主操作システムで抽出した主操作者の動作情報を保存し、その後で前記動作情報から前記第１加速度応答を出力するのが好ましい。

上記請求項１のシステムおよび請求項７の方法によれば、従操作システムにおいて、仮想出力手段，マスタシステム，およびスレーブシステムの間で、力覚・触覚情報を共有するマルチラテラル制御が行なわれる。そのため、主操作システムで操作した環境との接触を伴う主操作者の動きを、一乃至複数の従操作システムで同時に再現させながら、例えば従操作システムを利用する従操作者に対する訓練を行なうことが可能になる。また、従操作者が操作する従操作システムは、マスタシステムとスレーブシステムに基づくシステム構成を有することから、位置制御ベースのモーション習得システムやモーション習得方法では実現できなかった環境との接触を伴う動作の伝達を可能にできる。

さらに、従操作システムにおけるマルチラテラル制御は、主操作システムそのものではなく、主操作者の動作を第１加速度応答として出力する仮想出力手段と、マスタシステムおよびスレーブシステムとの間で行なわれ、しかも、仮想出力手段からの第１加速度応答は、マスタシステムおよびスレーブシステムへの加速度制御とは無関係なものとなる。したがって、従操作者の動作が主操作者に戻ることはなく、主操作者の動作を従操作者に十分教示することが可能になる。

上記請求項２のシステムおよび請求項８の方法によれば、従操作システムのマスタシステムとスレーブシステムによって、作用と反作用の人工的な再現を行なうことが可能になる。

上記請求項３のシステムおよび請求項９の方法によれば、主操作者の動作を、従操作システムの仮想出力手段からマスタシステムとスレーブシステムに正確に伝達することが可能になる。

上記請求項４のシステムおよび請求項１０の方法によれば、主操作者と従操作者との間の動作に差が生じた場合に、その偏差に比例したアシスト力がマスタシステムに働くこととなり、従操作者のトレーニング効果を高めることができる。

上記請求項５のシステムおよび請求項１１の方法によれば、従操作システムで発生したアシスト力の総和を記憶することで、例えば技術の習得度（スキルレベル）を定量的に評価することが可能になる。

上記請求項６のシステムおよび請求項１２の方法によれば、仮想出力手段に複数の主操作者の動作情報をデータベース化して保存することができるので、従操作システムをいわゆるトレーニングシミュレータとして使用することも可能になる。

以下、添付図面に基づいて、本発明における好適な実施例を詳細に説明する。先ず図１に基づき、本発明のモーション習得システムが適用する外乱オブザーバを用いたロバスト加速度制御系の制御システムの一例を説明する。このような加速度制御系は、環境との接触を伴う動作を実現する上で必要不可欠なものである。なお、以下の説明で、図や数式以外では、１階の微分を「^・」，２階の微分を「^・・」として便宜上あらわし、対応する記号の後に併記する。また、別に推定値をあらわす「＾」を、対応する記号の前に併記する。

同図において、１は外乱力Ｆ^disを推定する対象として設けられ、エネルギーを動力に変換する可動可能なアクチュエータであり、これはリニアモータなどの駆動源に電流値ｉを入力することにより、実際の位置ｘに動作するものである。アクチュエータ１には、実際の位置ｘを電気的な位置信号に変換して検出出力するために、例えばリニアエンコーダなどの位置センサ２が装着される。

一方、アクチュエータ１を制御する位置情報型の外乱オブザーバ３は、このアクチュエータ１への指令値である電流値ｉを入力すると共に、位置ｘを擬似微分器４で擬似微分した値、即ち応答速度値＾ｘ^・を入力して、これらの各値から外乱力の推定値を出力するもので、実際には擬似微分器４と共に、コンピュータのソフトウェアなどで構成される。擬似微分器４は、前記位置信号を推定速度信号に変換するもので、位置ｘに対し擬似微分を施すことで、ノイズに対する感度を抑制した変換出力を得ることができる。外乱オブザーバ３は、前記アクチュエータ１と等価的な逆モデルが組み込まれ、前記電流ｉを力単位の第１信号に変換し、この第１信号と前記擬似微分器４からの応答速度＾θ_ｍ ^・を微分して得た第２信号とを比較した第３信号を出力する逆モデル部５と、この逆モデル部５での微分の際にカットオフ周波数を設定することにより形成され、前記逆モデル部５から低周波帯域の成分の第３信号を取り出し、これを推定外乱力＾Ｆ^disとして出力するローパスフィルタ６と、により構成される。また７は、前記推定外乱力＾Ｆ^disを、目標となる電流参照値Ｉ^refと同じ単位の補償電流値Ｉ^cmpに逆変換する力−電流変換手段であり、この補償電流値Ｉ^cmpと電流参照値Ｉ^refとを加算器８で加算することで、アクチュエータ１に入力する前記電流値（電流指令値）ｉを算出するようにしている。これにより、図１の各構成からなる装置では、外部からアクチュエータ１に加わる外乱力Ｆ^disを除去することができる。なお、アクチュエータ１は位置信号を出力するものなので、便宜上２段の積分器（１／ｓ）を通して、アクチュエータ１の出力（加速度ｘ^・・を２回積分して、実際の位置ｘを出力）としている。

図１に示す制御システムは、モータに作用する各種外乱（すなわち外乱力Ｆ^dis）の影響を、外乱オブザーバ３で除去することにより、ロバストな加速度制御系を構築している。ここでは、アクチュエータ１の駆動源として、リニアモータを採用する。モータに作用する外乱力Ｆ^disは、次の式で表される。

ここで、図１および上記数１に記載されている各記号を説明すると、Ｉ^refは電流参照値であり、Ｋ_ｔは推力定数であり、ｘはモータ位置であり、記号の後にある添え字_ｎは公称（ノミナル）値を意味する。また、上記数１の右辺第１項は慣性変動，第２項は推力定数の変動による推力リプル，第３項のＦ_ｃはクーロン摩擦力，第４項のＤ_ｍｘ^・は粘性摩擦力，第５項のＦ^extは外力を表している。

前記電流参照値Ｉ^refとモータ速度ｘ^・が、遮断周波数ｇ_pdを有する擬似微分器４によって検出可能であるとき、数１で定義される外乱力Ｆ^disは、次の式に示す外乱オブザーバ３により、一次のローパスフィルタ６を通して次のように推定される。

但し、上記数２において、ｇ*_disは次のように表わせる。

この推定外乱力Ｆ＾^disを、次の式のように力−電流変換手段７で補償電流値Ｉ^cmpに変換してフィードバックすることにより、外乱に対してロバストな制御系を有する制御システムを構築することができる。

図２は、図１に示す制御システムを等価的に表わしたものである。図１における外乱オブザーバ３に基づくロバスト制御系は、図２に示すような加速度制御系になる。図２の要素１１内に示された数式の感度関数より、ここでは外乱オブザーバ３の遮断周波数ｇ_disを大きく設定することにより、外乱力Ｆ_disの影響が除去されることが分かる。また、外乱オブザーバ３によりロバスト加速度制御系が実現されるばかりではなく、モータに加えられる外力Ｆ_extのみを力覚センサレスで推定することも可能になる。なお１２は、アクチュエータ１において、加速度参照値ｘ^・・refと、要素１１からの推定外乱力Ｆ＾^disを力−加速度変換手段１３で変換した推定加速度との差が、加速度ｘ^・・として出力されることを等価的に表わした減算器である。こうして、アクチュエータ１を構成するモータに対するロバスト加速度制御系が実現できる。

ここで、力覚フィードバック制御は実世界における力覚情報の獲得と再現にあたって必要不可欠なものであり、実世界ハプティクスの基盤技術となっている。力覚フィードバックシステムにおいて、入力はモータに直接加えられる外力Ｆ_extであり、これを瞬時にフィードバックして倣い動作をすることが目的となる。
力覚フィードバック制御を実現するシステムは、アクチュエータ１に対して２重の外乱オブザーバループを備えることにより実現され、そのブロック線図は図３のように表される。

同図において、１５はアクチュエータ１のモータで、ロバスト加速度制御を実現する内側の第１の外乱オブザーバ１６は、前記図１に示す外乱オブザーバ３と、擬似微分器４と、力−電流変換手段７とにより構成される。また、外側の第２の外乱オブザーバ１７は、同定した摩擦モデルなどを用いることにより、モータ１５への外力のみを推定し（推定外力Ｆ＾^ext）、これを反転器１８で反転させてフィードバックすることが可能になる。図３において、１９は加速度参照値を導出する外力−加速度変換手段で、これは前記推定外力Ｆ＾^extと力覚フィードバックゲインＣ_ｆとの乗算にて算出される。また、２０は電流参照値Ｉ^refを導出する加速度−電流変換手段で、これは前記加速度参照値ｘ^・・refを（Ｍ_ｎ／Ｋ_ｔｎ）と乗算することで算出される。

推定外力Ｆ＾^extは、第２の外乱オブザーバ１７により、１次のローパスフィルタを通して次式のように推定される。

図３のシステムは図４のように、等価的に簡略化して表現することが可能で
ある。ここで、加速度次元制御器２３への入力は、加速度参照値ｘ^・・refと外力の等価加速度ｘ^・・extであり、外力の等価加速度ｘ^・・extから加速度応答値ｘ^・・refまでの伝達関数を１にすることで、加速度次元制御器２３による力覚フィードバックが実現される。外力の等価加速度ｘ^・・extは次式のように、推定外力Ｆ＾^extをノミナル質量Ｍｎで除することにより得られ、これは図４の力−加速度変換手段２４で実現する。

このように、図４に示すような二重の外乱オブザーバ１６，１７によるループ構成を組み込むことによって、ロバストかつ制御剛性が０のセンサレス力覚フィードバック制御が構築でき、人間や環境への親和性の高い接触動作が実現可能となる。

次に、上述した好ましいシステム構成を組み込んだモーション習得システムの一実施例を具体的に説明する。この実施例では、遠隔教育により熟練者の動作を伝達し、トレーニングを行なうシステムについて詳述するが、操作を指示する操作システムと、操作システムからの指令を受けてその操作を遠隔地で再現する被操作システムとを、通信手段で接続したあらゆるモーション習得システムにも適用できる。

熟練者の動作の伝達にあたっては、アクチュエータ１が環境と接触する時の力覚情報をいかに抽出し、それを遠隔地で再現するかが問題となる。力覚情報は視覚情報や聴覚情報とは異なり、実世界における「作用・反作用の法則」に支配されるため、抽出と再現を実現するためには、マスタシステムとスレーブシステムとによるバイラテラル力覚フィードバックが必要となる。

図５は、こうしたバイラテラル力覚フィードバックによる「作用・反作用の法則」の人工的実現の概念を示した模式図である。同図では、操作者側に設置した主操作システムたる操作システム３１が、マスタシステム３２とスレーブシステム３３とにより構成される。これにより、操作者（熟練者）Ｏの実世界における「作用・反作用の法則」は、マスタシステム３１に加わる操作者Ｏの操作体Ｓへの作用力と、スレーブシステム３２が受ける環境Ｅから操作体Ｓへの反作用力とに分離可能になり、熟練者の動作中における力覚情報の抽出や遠隔地での再現が可能になる。

図６は、熟練者すなわち熟練トレーナ（指導者）側の操作システム３１における全制御系の構成を具体的に示したものである。同図において、熟練トレーナの操作システム３１を構成するマスタシステム３２とスレーブシステム３３は、図４で説明したアクチュエータ１への加速度制御手段３４，３５をそれぞれ備えている。ここで、マスタシステム３２への入力は、熟練トレーナの操作力の等価加速度ｘ^・・ _1m ^extと、加速度参照値ｘ^・・ _1m ^refであり、出力は加速度応答値ｘ^・・ _1mである。また、スレーブシステム３３への入力は、環境Ｅからの反作用力の等価加速度ｘ^・・ _1s ^extと、加速度参照値ｘ^・・ _1s ^refであり、出力は加速度応答値ｘ^・・ _1sである。

操作システム３１においてバイラテラル力覚フィードバックを実現するためには、熟練トレーナの操作力Ｆ_1mと環境Ｅからの反作用力Ｆ_1sの和を０に制御することと、マスタシステム３２の位置ｘ_1mとスレーブシステム３３の位置ｘ_1sとの偏差を０に制御することを、マスタシステム３２とスレーブシステム３３が同時に実現するように構成する必要がある。マスタシステム３２とスレーブシステム３３が、それぞれの加速度制御手段３４，３５により図４のように制御されている場合、バイラテラル力覚フィードバックの目標は以下の各数式のように表わすことができる。

上記数７の式の加算値ｘ^・・ _1c ^extを算出するために、操作システム３１には、マスタシステム３１に入力する等価加速度ｘ^・・ _1m ^extと、スレーブシステム３２に入力する等価加速度ｘ^・・ _1s ^extとを加算する加算器３６が設けられる。同様に、上記数８の式の偏差ｘ^・・ _1dを算出するために、操作システム３１には、マスタシステム３１から出力される加速度応答値ｘ^・・ _1mから、スレーブシステム３２から出力される加速度応答値ｘ^・・ _1sを減算する減算器３７が設けられる。

このように、数７や数８に示すバイラテラル力覚フィードバックの目標式は、マスタシステム３２とスレーブシステム３３との間の和のモードと差のモードで表現される。和のモードと差のモードは直行する仮想空間で表現されるため、加速度制御に基づいてそれぞれの空間で独立に制御系を設計することにより、上記の目標を満たすことが可能になる。なお、マスタシステム３２に入力する等価加速度ｘ^・・ _1m ^extは、操作システム３１に備えた力−加速度変換手段３８を利用して、熟練トレーナの操作力Ｆ_1mから次の式にて算出できる。

同様に、スレーブシステム３３に入力する等価加速度ｘ^・・ _1s ^extは、操作システム３１に備えた力−加速度変換手段３９を利用して、環境Ｅからの反作用力Ｆ_1sから次の式にて算出できる。

前記加算器３６により得られた加算値ｘ^・・ _1c ^extは、熟練トレーナの操作力の等価加速度ｘ^・・ _1m ^extと、環境Ｅからの反作用力の等価加速度ｘ^・・ _1s ^extとの和であり、これはバイラテラル力覚フィードバック制御を実現する操作システム３１の入力となる。加算値ｘ^・・ _1c ^extが０になるように制御することで、人工的に「作用・反作用の法則」を実現することができる。和のモードにおける加速度参照値ｘ^・・ _1c ^refは、加算値ｘ^・・ _1c ^extが０になるように制御する力サーボ制御器４０により、前記加算値ｘ^・・ _1c ^extと力サーボＣｆとを乗算して、以下の式のように生成される。

一方、前記数８において、ｘ^・・ _1mはマスタシステム３２の加速度応答値であり、ｘ^・・ _1sはスレーブシステム３３の加速度応答値を表しており、記号「→」は２階積分をした位置偏差が０になることを示している。マスタシステム３２とスレーブシステム３３の加速度応答の偏差ｘ^・・ _1dは、以下の式のように差のモードにおいて位置レギュレータＣ_ｐ（ｓ）を構成する位置レギュレータ制御器４１により、０に制御される。

ここで、ｘ^・・ _1d ^refは差のモードにおける加速度参照値を示す。実際の操作システム３１は、和のモードにおける力サーボＣｆと、差のモードにおける位置レギュレータＣ_ｐ（ｓ）を同時に実現するために、数１１および数１２から生成されるそれぞれの加速度参照値ｘ^・・ _1c ^ref，ｘ^・・ _1d ^refを加速度次元で以下の式のように統合する。

上式において、左辺のｘ^・・ _1m ^refはマスタシステム３２に入力する加速度参照値であり、この値は図６に示すように、各加速度参照値ｘ^・・ _1c ^ref，ｘ^・・ _1d ^refを加算する加算器４２と、この加算器４２で得た値に１／２を乗算する演算器４３とにより生成される。また、ｘ^・・ _1s ^refはスレーブシステム３３に入力する加速度参照値であり、この値は図６に示すように、加速度参照値ｘ^・・ _1c ^refから加速度参照値ｘ^・・ _1d ^refを減算する減算器４４と、この加算器４４で得た値に１／２を乗算する演算器４５とにより生成される。

前述のように、マスタシステム３２およびスレーブシステム３３の各アクチュエータ１は、加速度制御手段３４，３５によってそれぞれロバスト加速度制御されていることから、これらのマスタシステム３２およびスレーブシステム３３において加速度参照値ｘ^・・ _1m ^ref，ｘ^・・ _1s ^refが実現され、バイラテラル力覚フィードバックが可能になる。そして、このようなマスタシステム３２およびスレーブシステム３３への力応答や位置応答などを記憶手段（図示せず）に記憶して、熟練トレーナの動作を時系列のデータベースとして保存することが可能になる。

次に、本実施例が実現するマルチラテラル制御に基づく遠隔教育システムについて説明する。ここで提案する遠隔教育システムは、一人の熟練トレーナが遠隔地に存在する複数のトレーニ（訓練者）に対して、同時に「匠」の技術をトレーニングする機能を有する。こうした機能を実現するために、図６に示す操作システム３１から、図示しない通信手段を介して、マルチラテラル制御により熟練トレーナの動作を各トレーニの被操作システムに伝達する。

一般的に、複数台のシステム間で力覚・触覚情報を共有するマルチラテラル制御は、遠隔地に存在する３台以上の複数のシステム間で「作用・反作用の法則」を人工的に実現するため、あたかも１台のシステムを複数の操作者が操作する感覚を再現することが可能である。しかしながら、一人の熟練トレーナが多くのトレーニをトレーニングする際には、マルチラテラル制御をそのまま適用すると熟練トレーナの操作による信号が相対的に弱まり、動作の伝達が困難になることが明らかになっている。そこで、本実施例では図７に示すような新しい構成のマルチラテラル制御を提案することにより、遠隔教育システムを実現する。

図７で提案するシステムにおいて、従操作システムであるトレーナシステム５１は、前述した操作システム３１と同じ構成を有するので、ここでは詳しく説明しない。熟練トレーナの力覚は、マスタシステム３２とスレーブシステム３３との間のバイラテラル力覚フィードバックにより、「作用・反作用の法則」を人工的に再現しつつ抽出される。一方、操作再現システムに相当する各トレーニシステム５２_１〜５２_Ｎには、トレーナの操作システム３１によって抽出された動作をもとに、仮想トレーナ５３がそれぞれ設けられている。また、Ｎ台のトレーニシステム５２_１〜５２_Ｎは、トレーナシステム５１と同様のマスタシステム５５とスレーブシステム５６がそれぞれ設けられる。これにより、操作者（訓練者）Ｏ’の実世界における「作用・反作用の法則」は、マスタシステム５５に加わる操作者Ｏ’の操作体Ｓ’への作用力と、スレーブシステム５６が受ける環境Ｅ’から操作体Ｓ’への反作用力とに分離可能になり、操作者Ｏ’の動作中における力覚情報の抽出が可能になる。

図７では、トレーニシステム５２_１〜５２_Ｎを構成するマスタシステム５５とスレーブシステム５６、および前記仮想トレーナ５３の３台のシステム間で、マルチラテラル制御を構成することにより，トレーニシステム５２_１〜５２_Ｎの数と関係なく、熟練トレーナが各トレーニに対して，あたかも１対１で動作のトレーニングをする状況を再現することが可能になる。

図８は、図７に示すｉ番目のトレーニシステム５２_ｉにおける全制御系の構成を示したものである。トレーニシステム５２_ｉは前述のように、操作システム３１のマスタシステム３２からの加速度応答値ｘ^・・ _1mを出力する仮想出力手段としての仮想トレーナ５７と、加速度制御手段６１を備えたマスタシステム５５と、加速度制御システム６２を備えたマスタシステム５６とを、以下に説明するマルチラテラル制御手段６３により加速度次元で相互に制御する構成を有している。マスタシステム５５およびスレーブシステム５６の各アクチュエータ１は、加速度制御手段６１，６２によってそれぞれロバスト加速度制御されるが、これらの加速度制御手段６１，６２は、図４で説明した通りのものである。マスタシステム５５への入力は、トレーニの操作力の等価加速度ｘ^・・ _im ^extと、マルチラテラル制御手段６３で得られる加速度参照値ｘ^・・ _im ^refであり、出力は加速度応答値ｘ^・・ _imである。また、スレーブシステム５６への入力は、環境Ｅ’からの反作用力の等価加速度ｘ^・・ _is ^extと、加速度参照値ｘ^・・ _is ^refであり、出力は加速度応答値ｘ^・・ _isである。

マスタシステム５５への等価加速度ｘ^・・ _im ^extは、力−加速度変換手段６５を利用して、トレーニの操作力Ｆ_imからモータ質量のノミナル値Ｍ_ｎを除算することで算出できる。同様に、スレーブシステム５６への等価加速度ｘ^・・ _is ^extは、力−加速度変換手段６６を利用して、環境Ｅ’からの反作用力Ｆ_isからモータ質量のノミナル値Ｍ_ｎを除算することで算出できる。

ここで、トレーナシステム５１を１番目のシステムとし、トレーニシステム５２_２〜５２_Ｎを２番目以降のシステムと考えると、各トレーニシステム５２_２〜５２_Ｎは、熟練トレーナの操作システム３１と同様に、マスタシステム５５とスレーブシステム５６にそれぞれ備えた加速度制御手段６１，６２により、加速度制御に基づく制御系を構成している。この加速度制御に基づき、各トレーニシステム５２_２〜５２_Ｎに導入するためのマルチラテラル制御の目標は以下の各式のように表される。

まず、数１４において、ｉ（ｉ＝２〜Ｎ）番目の各トレーニシステム５２_ｉにおけるトレーニの操作力Ｆ_imの等価加速度ｘ^・・ _im ^extと、環境Ｅ’からの反作用力Ｆ_isの等価加速度ｘ^・・ _is ^extとの和ｘ^・・ _ic ^extを０に制御することで、「作用・反作用の法則」の人工的実現が可能になる。これは、前記マルチラテラル制御手段６３に、マスタシステム５５への等価加速度ｘ^・・ _im ^extと、スレーブシステム５６への等価加速度ｘ^・・ _is ^extとを加算する加算器６８と、この加算器６８で得られた加算値ｘ^・・ _ic ^extが０になるような加速度参照値ｘ^・・ _ic ^refを出力する和モード制御手段６９と、による第１ループを備えることで達成される。ここで、和モードにおける加速度参照値ｘ^・・ _ic ^refは、力サーボ制御器６９により、前記加算値ｘ^・・ _ic ^extと力サーボＣｆとを乗算して、以下の式のように生成される。

また、上記数１５〜数１７の各式において、ｘ^・・ _imは、ｉ（ｉ＝２〜Ｎ）番目の各トレーニシステム５２_ｉにおけるマスタシステム５５の加速度応答値であり、またｘ^・・ _isは、ｉ（ｉ＝２〜Ｎ）番目のトレーニシステム５２_ｉにおけるスレーブシステム５６の加速度応答値である。ここでは、トレーニシステム５２_ｉを構成する３台のマルチラテラルシステム（すなわち、マスタシステム５５，スレーブシステム５６，仮想トレーナ５７）の間で、それぞれの加速度応答の偏差ｘ^・・ _id1，ｘ^・・ _id2，ｘ^・・ _id3を０に制御することで、熟練トレーナの動作の伝達が可能になる。

こうした熟練トレーナの動作伝達を可能にするために、図８に示すマルチラテラル制御手段６３は、仮想トレーナ５７からの加速度応答値ｘ^・・ _1mからマスタシステム５５からの加速度応答値ｘ^・・ _imを差し引いた偏差ｘ^・・ _id1を算出する減算器７１と、この偏差ｘ^・・ _id1が位置次元で０になるような加速度参照値ｘ^・・ _id1 ^refを算出する位置レギュレータ制御器７２とによる第２ループを備えると共に、マスタシステム５５からの加速度応答値ｘ^・・ _imからスレーブシステム５６からの加速度応答値ｘ^・・ _isを差し引いた偏差ｘ^・・ _id2を算出する減算器７３と、この偏差ｘ^・・ _id2が位置次元で０になるような加速度参照値ｘ^・・ _id2 ^refを算出する位置レギュレータ制御器７４とによる第３ループを備えている。つまり、マルチラテラルシステムにおける加速度応答の各偏差ｘ^・・ _id1，ｘ^・・ _id2は、以下の式のように、差モードにおいて位置レギュレータＣ_ｐ（ｓ）を有する位置レギュレータ制御器７２，７４を備えることにより、何れも０に制御される。

ここでｘ^・・ _id1 ^refは、位置レギュレータ制御器７２からの差モードにおける加速度応答値であり、またｘ^・・ _id2 ^refは、位置レギュレータ制御器７４からの差モードにおける加速度応答値である。３台のマルチラテラルシステム間の差モードは、そのうち２つの差モードを制御することで残りの１つの差モードが従属的に決定するため、位置レギュレータ制御器７２，７４を含むループは２つ設ければ十分である。

バイラテラル力覚フィードバックの場合と同様に、ここでのマルチラテラル制御手段６３も、和モードにおける力サーボＣｆと、差のモードにおける位置レギュレータＣ_ｐ（ｓ）とにより生成されるそれぞれの加速度参照値ｘ^・・ _id1 ^ref，ｘ^・・ _id2 ^refを、以下の式のように加速度次元で統合し、各トレーニの操作システムであるマスタシステム５５への加速度参照値ｘ^・・ _im ^refおよびスレーブシステム５６への加速度参照値ｘ^・・ _is ^refを生成するように構成される。

上式において、マスタシステム５５への加速度参照値ｘ^・・ _im ^refは、力サーボ制御器６９からの加速度参照値ｘ^・・ _1c ^refから、位置レギュレータ制御器７２からの加速度参照値ｘ^・・ _1d1 ^refを減算する減算器７５と、この加算器４２で得た値に１／２を乗算する演算器７６とにより生成される。また、スレーブシステム５６への加速度参照値ｘ^・・ _is ^refは、力サーボ制御器６９からの加速度参照値ｘ^・・ _1c ^refから、位置レギュレータ制御器７４からの加速度参照値ｘ^・・ _1d2 ^refを減算する減算器７７と、この加算器４２で得た値に１／２を乗算する演算器７８とにより生成される。

このように、図８に示すトレーニシステム５２_ｉは、仮想トレーナ５７を含むマルチラテラルシステム間を、マルチラテラル制御手段６３で制御することによって、オンラインで遠隔地に存在する複数のトレーニに対して、トレーニングを同時に行なうことが可能になる。さらに、データベース化した熟練トレーナの動作を保存し、これを仮想トレーナ５７としてトレーニシステム５２_ｉで使用してもよい。そうすることで、操作システム３１との間でオンラインの通信手段をわざわざ利用しなくても、図８に示すトレーニシステム５２_ｉをトレーニングシミュレータとして使用することができる。

さらに重要な点は、図８に示すマルチラテラル制御手段６３は、トレーニの動作とは非干渉に、仮想トレーナ５７から一方的に加速度参照値ｘ^・・ _1mが出力されるように、すなわち、トレーニの操作力Ｆ_imの等価加速度ｘ^・・ _im ^extや、そのときの環境Ｅ’からの反作用力Ｆ_isの等価加速度ｘ^・・ _is ^extが、仮想トレーナ５７に出力されないように、構成されているということである。このようにすれば、トレーニがトレーニシステム５２_ｉのマスタシステム５５をどのような力で操作した場合であっても、トレーナの動作がトレーニの動作によって支配されることなく、そのためトレーニからの力の影響を受けずに、一人の熟練トレーナが一またはそれ以上のトレーニに対して同時にトレーニングを行なうことが可能になる。

さらに、従来の位置制御ベースでのトレーニングでは、熟練トレーナの操作システムおよびトレーニの操作システムにおける全ての位置応答が一致するために、トレーニの操作とは無関係に強制的に動作を同期させることにつながり、トレーニング効果が高いとはいえなかった。本実施例で提案するシステムでは、マルチラテラル制御手段６３によるマルチラテラル制御を導入することにより、熟練トレーナの動作とトレーニの動作との間で差が生じた場合に、その偏差に比例したアシスト力が、上記第２ループでマスタシステム５５に対して働く。そのため、トレーニの操作とは無関係に強制的に動作を同期させることがなく、トレーニング効果を向上できる。

図９は、上記実施例で提案したマルチラテラル制御に基づく遠隔教育システムの有効性を確認するための実験装置の一例を示している。この図に示すように、実験用の遠隔教育システムは、１台の熟練トレーナの操作システム３１と、複数台（図では２台）のトレーニの操作システムすなわちトレーニシステム５２_１，５２_２とにより構成される。また、操作システム３１は、ローカルでマスタシステム３２およびスレーブシステム３３に基づくシステム構成を有していると共に、トレーニシステム５２_１，５２_２も同様に、ローカルでマスタシステム５５およびスレーブシステム５６に基づくシステム構成を有している。

実験装置のアクチュエータ１はそれぞれリニアモータ８１により構成されており、人間の指で行なう操作に対応している。操作者Ｏ，Ｏ’のリニアモータ８１への操作力と、それによる環境Ｅ，Ｅ’からリニアモータ８１への反作用力は、何れも図３で示すような外乱オブザーバ１６，１７により、力覚センサレスで推定を行なうことができる。また、操作システム３１を構成するマスタシステム３２およびスレーブシステム３３は、それぞれアクチュエータ１の位置検出手段としてのリニアエンコーダ８２を備えていると共に、トレーニシステム５２_１，５２_２のマスタシステム５５およびスレーブシステム５６にも、それぞれアクチュエータ１の位置検出手段としてのリニアエンコーダ８３を備えている。これらのリニアエンコーダ８２，８３からの検出信号により、上述した位置，速度，加速度の応答値を得ることができる。

センサレス力覚フィードバックを実現するための外乱オブザーバ１６，１７に用いる摩擦同定の精度は、力覚の推定精度に強く影響するために、推定誤差を最小にするためには機構的な摩擦を少なくすることが重要である。ここでは、摩擦の影響を機構的に除去することが可能なロッド型のリニアモータ８１として、例えばジイエムシーヒルストン社のシャフトモータを用いた。リニアアクチュエータの詳細を表１に示す。また、アクチュエータ１以外の各部を制御プログラムで構成し、そのサンプリングタイムを100μｓに設定している。

上記実験装置では、操作システム３１のマスタシステム３２を操作する熟練トレーナが、環境Ｅへの接触動作を各トレーニシステム５２_１，５２_２に伝達させる実験を行った。熟練トレーナの操作システム３１とトレーニシステム５２_１，５２_２の初期位置は、それぞれのスレーブシステム３３，５６のアクチュエータ１を、環境Ｅ，Ｅ’と接触した状態に設置することで一致させている。トレーニングを行なう動作は以下の通りである。
（１）実験開始から１秒後に、３秒間フリーモーション（環境Ｅ，Ｅ’と接触しない動作）を３往復行なう。
（２）実験開始から４秒後に、２秒間環境Ｅ，Ｅ’への押し動作を行なう。
（３）実験開始から６秒後に、環境Ｅ，Ｅ’への接触動作からフリーモーションへと移行する。

また、実験で用いた制御パラメータを表２に示す。

図１０ａ〜図１０ｄは実験結果を示したもので、図１０ａは、熟練トレーナの操作システム３１におけるマスタシステム３２とスレーブシステム３３の各力応答を示し、また図１０ｂは、同じマスタシステム３２とスレーブシステム３３の各位置応答を示している。図１０ｃは、トレーニシステム５２_１のマスタシステム５５，スレーブシステム５６および仮想トレーナ５７の各力応答を示し、また図１０ｄは、同じマスタシステム５５，スレーブシステム５６および仮想トレーナ５７の各位置応答を示している。

図１０ａおよび図１０ｂでは、操作システム３１がマスタシステム３２とスレーブシステム３３に基づく構成となっているため、操作者Ｏの作用力と環境Ｅからの反作用力の分離が可能になり、環境Ｅとの接触を含む動作が正確に抽出できていることが分かる。さらに、マスタシステム３２で抽出される操作者Ｏの作用力と、スレーブシステム３３で抽出される環境Ｅからの反作用力の和はほぼ０であり、マスタシステム３２とスレーブシステム３３との間の位置応答も一致していることから、遠隔地における「作用・反作用の法則」が良好に再現できていることが確認できる。

一方、図１０ｃおよび図１０ｄにより、トレーニシステム５２_１においてもバイラテラル力覚フィードバックが実現できていることが分かる。また、図１０ｄに示すように、実験開始後４秒付近に、トレーニである操作者Ｏ’の位置応答と仮想トレーナ５７の位置応答が偏差を持っているが、これは差のモードにおける位置レギュレータ制御器７２により、これを修正しようとするアシスト力がマスタシステム５５に対し働いていることが、図１０ｃから確認できる。このアシスト力は、スレーブシステム５６が環境Ｅ’と接触したときの反作用力がフィードバックされているものではないため、図１０ｃの４秒付近を見ると、スレーブシステム５６の力応答は０になっている。また、６秒後から９秒後にかけて生じている熟練トレーナ（操作者Ｏ）とトレーニ（操作者Ｏ’）の動作の偏差についても同様に、仮想トレーナ５７の動作に対して、位置レギュレータ制御器７２が仮想バネ・仮想ダンパとして作用することでアシスト力が発生し、トレーニの動作を修正していることが分かる。

このように、本実施例で提案する遠隔教育システムにより、環境Ｅ，Ｅ’との接触を含む動作について、各トレーニを最適にトレーニングできることを確認した。

以上のように本実施例では、操作システム３１で抽出した主操作者すなわち操作者Ｏの動作を、トレーニシステム５２_ｉで再現するモーション習得システムやモーション習得方法であって、トレーニシステム５２_ｉは、操作者Ｏの動作を第１加速度応答ｘ^・・ _1mとして出力する仮想トレーナ５７と、従操作者である操作者Ｏ’の操作力に応じた第１等価加速度ｘ^・・ _im ^extが加えられる可動可能なマスタシステム５５と、操作者Ｏ’の操作に伴う環境Ｅ’からの反作用力に応じた第２等価加速度ｘ^・・ _is ^extが加えられる可動可能なスレーブシステム５６と、を備えており、さらに仮想トレーナ５７，マスタシステム５５，およびスレーブシステム５６の間で、仮想トレーナ５７に対して非同期にマスタシステム５５とスレーブシステム５６を加速度制御するマルチラテラル制御手段６３を備えている。

この場合、前記マルチラテラル制御手段６３に代えて、仮想トレーナ５７，マスタシステム５５，およびスレーブシステム５６の間で、仮想トレーナ５７に対して非同期にマスタシステム５５とスレーブシステム５６を加速度制御するマルチラテラル制御を行なう方法を採用してもよい。

こうすると、トレーニシステム５２_ｉにおいて、仮想トレーナ５７，マスタシステム５５，およびスレーブシステム５６の間で、力覚・触覚情報を共有するマルチラテラル制御が行なわれる。そのため、操作システム３１で操作した操作者Ｏの動きを、一乃至複数のトレーニシステム５２_ｉで同時に再現させながら、例えばトレーニシステム５２_ｉを利用する操作者Ｏ’に対して、「匠」の技術を伝承するための遠隔教育訓練を行なうことが可能になる。また、操作者Ｏ’が操作するトレーニシステム５２_ｉは、マスタシステム５５とスレーブシステム５６に基づくシステム構成を有することから、位置制御ベースのモーション習得システムでは実現できなかった環境Ｅ’との接触を伴う動作の伝達を可能にできる。

さらに、トレーニシステム５２_ｉにおけるマルチラテラル制御は、主操作システムそのものではなく、操作者Ｏの動作を第１加速度応答ｘ^・・ _1mとして出力する仮想トレーナ５７と、マスタシステム５５およびスレーブシステム５６との間で行なわれ、しかも、仮想トレーナ５７からの第１加速度応答ｘ^・・ _1mは、マスタシステム５５およびスレーブシステム５６への加速度制御とは無関係なものとなる。したがって、操作者Ｏ’の動作が操作者Ｏに戻ることはなく、操作者Ｏの動作をトレーニシステム５２_ｉ側の操作者Ｏ’に十分教示することが可能になる。

また、本実施例のマルチラテラル制御手段６３若しくはマルチラテラル制御では、第１等価加速度ｘ^・・ _im ^extと第２等価加速度ｘ^・・ _is ^extとの和が０になるように、マスタシステム５５への加速度参照値ｘ^・・ _im ^refとスレーブシステム５６への加速度参照値ｘ^・・ _is ^refを算出している。

こうすると、トレーニシステム５２_ｉのマスタシステム５５とスレーブシステム５６によって、作用と反作用の人工的な再現を行なうことが可能になる。

また、本実施例のマルチラテラル制御手段６３若しくはマルチラテラル制御では、仮想トレーナ５７からの第１加速度応答ｘ^・・ _1m，前記マスタシステム５５からの第２加速度応答ｘ^・・ _im，およびスレーブシステム５６からの第３加速度応答ｘ^・・ _isの間の各偏差が０になるように、マスタシステム５５への加速度参照値ｘ^・・ _im ^refとスレーブシステム５６への加速度参照値ｘ^・・ _is ^refを算出している。

こうすると、操作者Ｏの動作を、トレーニシステム５２_ｉの仮想トレーナ５７からマスタシステム５５とスレーブシステム５６に正確に伝達することが可能になる。

また、この場合のマルチラテラル制御手段６３若しくはマルチラテラル制御では、第１加速度応答ｘ^・・ _1mと第２加速度応答ｘ^・・ _imとの偏差に比例したアシスト力がマスタシステム５５に生じるように、当該マスタシステム５５への加速度参照値ｘ^・・ _im ^refを算出している。

こうすると、操作者Ｏ，Ｏ’との間の動作に差が生じた場合に、その偏差に比例したアシスト力がマスタシステム５５に働くこととなり、操作者Ｏ’のトレーニング効果を高めることができる。

さらに図示しないが、前記アシスト力を記憶するアシスト力記憶手段をさらに備えた構成や、前記アシスト力をアシスト力記憶手段に記憶する方法を採用してもよい。トレーニシステム５２_ｉで発生したアシスト力の総和を記憶することで、例えば技術の習得度（スキルレベル）を定量的に評価することが可能になる。

また図示しないが、仮想トレーナ５７が、操作システム３１で抽出した操作者Ｏの動作情報を保存する記憶部と、この記憶部に記憶した動作情報から第１加速度応答ｘ^・・ _1mを出力する出力部と、を備えた構成や、仮想トレーナ５７において、操作システム３１で抽出した操作者Ｏの動作情報を保存し、その後でこの動作情報から第１加速度応答ｘ^・・ _1mを出力する方法を採用してもよい。

こうすると、仮想トレーナ５７に複数の操作者Ｏの動作情報をデータベース化して保存することができるので、トレーニシステム５２_ｉをいわゆるトレーニングシミュレータとして使用することも可能になる。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲において種々の変形実施が可能である。

本発明で提案するモーション習得システムは、熟練トレーナおよびトレーニが操作するシステムに止まらず、遠隔操作が行なわれるあらゆるシステムに適用が可能であるが、それぞれのローカルでマスタ・スレーブに基づくシステム構成をとることにより、これまでの位置制御ベースのシステムでは実現できなかった環境との接触を伴うモーションの伝達が可能になった。また、主操作者である熟練トレーナの動作と、従操作者であるトレーニの動作に差が生じた際には、動作を修正するためのアシスト力が発生するため、そのトレーニング効果は飛躍的に向上する。さらに、このような力覚情報に基づく遠隔教育は、従来の画像・音声ベースのものよりも教育効果の向上が見込めるばかりでなく、熟練トレーナの動作を力覚情報と統合してディジタルデータベース化することが可能であるため、熟練技術保存の問題に対して画期的な解決法に成り得る。本発明に基づく生産技術や高度医療の発展が見込めるばかりでなく、放送によるスキル伝達をも可能にするなど、触覚メディアを扱うための基盤技術となりうる。

本発明の一実施例におけるモーション習得システムに適用可能な、ロボットシステムの一例をあらわしたブロック線図である。 同上、図１と等価な外乱オブザーバによる加速度制御系システムのブロック線図である。 同上、力覚フィードバック制御を実現するシステムの一例を示すブロック線図である。 同上、図３と等価なシステムのブロック線図である。 同上、バイラテラル力覚フィードバックによる「作用・反作用の法則」の人工的実現の概念を示した説明図である。 同上、熟練トレーナ側の操作システムにおける全制御系の構成を具体的に示すブロック線図である。 同上、マルチラテラル制御に基づく遠隔教育システムの概念的構成を示す説明図である。 同上、各トレーニの操作システムにおける全制御系の構成を具体的に示すブロック線図である。 同上、マルチラテラル制御に基づく遠隔教育システムの有効性を確認するための実験装置を示す説明図である。 図９の実験装置による実験結果であって、熟練トレーナの操作システムにおける力応答を示すグラフである。 図９の実験装置による実験結果であって、熟練トレーナの操作システムにおける位置応答を示すグラフである。 図９の実験装置による実験結果であって、トレーニシステムにおける力応答を示すグラフである。 図９の実験装置による実験結果であって、トレーニシステムにおける位置応答を示すグラフである。

符号の説明

３１ 操作システム（主操作システム）
５１ トレーナシステム（主操作システム）
５２_ｉ トレーニシステム（従操作システム）
５５ マスタシステム
５６ スレーブシステム
５７ 仮想トレーナ（仮想出力手段）
６３ マルチラテラル制御手段

Claims (12)

1. 主操作システムで抽出した主操作者の動作を、従操作システムで再現するモーション習得システムであって、
   前記従操作システムは、前記主操作者の動作を第１加速度応答として出力する仮想出力手段と、
   従操作者の操作力に応じた第１等価加速度が加えられる可動可能なマスタシステムと、
   前記従操作者の操作に伴う環境からの反作用力に応じた第２等価加速度が加えられる可動可能なスレーブシステムと、
   前記仮想出力手段，前記マスタシステム，および前記スレーブシステムの間で、前記仮想出力手段に対して非同期に前記マスタシステムと前記スレーブシステムを加速度制御するマルチラテラル制御手段と、を備えたことを特徴とするモーション習得システム。
2. 前記マルチラテラル制御手段は、前記第１等価加速度と前記第２等価加速度との和が０になるように、前記マスタシステムおよび前記スレーブシステムへの加速度参照値を算出するものであることを特徴とする請求項１記載のモーション習得システム。
3. 前記マルチラテラル制御手段は、前記仮想出力手段からの第１加速度応答，前記マスタシステムからの第２加速度応答，および前記スレーブシステムからの第３加速度応答の間の各偏差が０になるように、前記マスタシステムおよび前記スレーブシステムへの加速度参照値を算出するものであることを特徴とする請求項１または２記載のモーション習得システム。
4. 前記マルチラテラル制御手段は、前記第１加速度応答と前記第２加速度応答との偏差に比例したアシスト力が前記マスタシステムに生じるように、前記マスタシステムへの加速度参照値を算出するものであることを特徴とする請求項３記載のモーション習得システム。
5. 前記アシスト力を記憶するアシスト力記憶手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４記載のモーション習得システム。
6. 前記仮想出力手段は、前記主操作システムで抽出した主操作者の動作情報を保存する記憶部と、この記憶部の前記動作情報から前記第１加速度応答を出力する出力部と、により構成されることを特徴とする請求項１〜５の何れか一つに記載のモーション習得システム。
7. 主操作システムで抽出した主操作者の動作を、従操作システムで再現するモーション習得方法であって、
   前記従操作システムは、前記主操作者の動作を第１加速度応答として出力する仮想出力手段と、
   従操作者の操作力に応じた第１等価加速度が加えられる可動可能なマスタシステムと、
   前記従操作者の操作に伴う環境からの反作用力に応じた第２等価加速度が加えられる可動可能なスレーブシステムと、を備え、
   前記仮想出力手段，前記マスタシステム，および前記スレーブシステムの間で、前記仮想出力手段に対して非同期に前記マスタシステムと前記スレーブシステムを加速度制御するマルチラテラル制御を行なうことを特徴とするモーション習得方法。
8. 前記マルチラテラル制御では、前記第１等価加速度と前記第２等価加速度との和が０になるように、前記マスタシステムおよび前記スレーブシステムへの加速度参照値を算出することを特徴とする請求項７記載のモーション習得方法。
9. 前記マルチラテラル制御では、前記仮想出力手段からの第１加速度応答，前記マスタシステムからの第２加速度応答，および前記スレーブシステムからの第３加速度応答の間の各偏差が０になるように、前記マスタシステムおよび前記スレーブシステムへの加速度参照値を算出することを特徴とする請求項７または８記載のモーション習得システム。
10. 前記マルチラテラル制御では、前記第１加速度応答と前記第２加速度応答との偏差に比例したアシスト力が前記マスタシステムに生じるように、前記マスタシステムへの加速度参照値を算出することを特徴とする請求項９記載のモーション習得方法。
11. 前記アシスト力をアシスト力記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１０記載のモーション習得方法。
12. 前記仮想出力手段において、前記主操作システムで抽出した主操作者の動作情報を保存し、その後で前記動作情報から前記第１加速度応答を出力することを特徴とする請求項７〜１１の何れか一つに記載のモーション習得方法。