JP2009184030A - ロボットハンド及びロボットハンドの制御方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】各リンク間の連動動作の重要性を考慮し、つかみ動作のタイプに応じて要求される最適な連動動作により対象物を上手につかむことができるロボットハンド及びその制御方法を提供すること。
【解決手段】ロボットハンド1は、掌部11と、2以上のリンク121、122及び131、132を有する2以上の指部12、13と、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節123、124及び133、134を独立に制御するモータ111〜114と、把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベースと、データベースを参照してモータ111〜114を制御する制御手段とを有し、制御手段は、複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択してモータ111〜114を制御する。
【選択図】図1
【解決手段】ロボットハンド1は、掌部11と、2以上のリンク121、122及び131、132を有する2以上の指部12、13と、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節123、124及び133、134を独立に制御するモータ111〜114と、把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベースと、データベースを参照してモータ111〜114を制御する制御手段とを有し、制御手段は、複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択してモータ111〜114を制御する。
【選択図】図1
Description
本発明は、対象物を把持することができるロボットハンド及びその制御方法に関し、特に多リンクの指部を有するロボットハンド及びその制御方法に関する。
機械的に連結した指においては、指の屈曲は、そのロボットハンド製造者の指定するいくつかの物体をつかむのに最適であるが、その他の物体をつかむのには最適ではない。また、そのようなロボットハンドにおいて、つかみ動作は機械的に定義されるので、異なる形式、例えば後述する指先持ち、握り持ち、又は平行もちでつかみ動作をすることができない。そのようなロボットハンドの設計が非特許文献1に記載されている。
従来、独立して制御可能なリンクを有する指において、指曲げは与えられた制御装置に依存する。最も一般的な制御は、非特許文献2に記載されているように、計算された指先の軌跡に基づき、指が物体に近づく間に最初の接触をさせる。
このような計算を避けるために、物体をつかむとき、直接、関節をコントロールする方法があるが、各リンクの連動動作に依存して複雑なため、つかみ動作は、以下のように行われる。すなわち、
1)指の各リンクの一定連動動作により行う。この場合、常に指の曲げ方が同様になる(1つの方法でしかつかみ動作を行えない)
2)手の掌側の数リンクの動きを止め、残ったリンクを一定連動動作で動かすことにより行う。この場合、指の外側のリンクだけで限られたレンジの動作になるため、しばしばつかみ動作は失敗する。
すなわち、これらの技術は、各リンク間の連動動作の重要性を考慮していない。
米国特許公報第4643473明細書
Carozza M.C, Dario. P, "Biomechatronic Design and Control of an Anthropomorphic Artificial Hand for Prosthetic and Robotic Applications", IEEE Transaction on Mechatronics, Aug. 2007, Vol.12, Issue:4, pp.481-429
Yoshikawa T., Nagai K., "Manipulating and grasping forces in manipulation by multifingered robot hands", IEEE Transaction on Robotics and Automation, Feb, 1991, Vol.7, pp.67-77
1)指の各リンクの一定連動動作により行う。この場合、常に指の曲げ方が同様になる(1つの方法でしかつかみ動作を行えない)
2)手の掌側の数リンクの動きを止め、残ったリンクを一定連動動作で動かすことにより行う。この場合、指の外側のリンクだけで限られたレンジの動作になるため、しばしばつかみ動作は失敗する。
すなわち、これらの技術は、各リンク間の連動動作の重要性を考慮していない。
上記の方法は近づく指を直接コントロールするので極めて簡単なシステムとなる。これらの方法は、すばやく、簡単かつ容易に実装することができる。しかしながら、これらの方法においては、各指の関節動作の連動を考慮する必要があり、これらを実装することは複雑であり困難である。たとえば、全ての関節を動かせればよいが(図11(a))、特許文献1においては、異なるつかみ動作を行うためのいくつかの指のリンクの角度を固定にする(図11(b))ことで、問題を簡単化する。しかし、この技術においては、設計されていないつかみ動作ができないよう動作範囲が制限されているという問題点がある。
関節の動きの連動を操作するために、他の技術においては、先ず指先に加わる接触力を計算している。しかしながら、この力はタスク空間(大部分は直交座標空間)に定義されており、そのため計算された力は、複雑な行列式を使用した関節動作に変形されている(図12)。これは、CPUの計算時間が長くかかり、複雑な力場を解析して簡単な関節動作を作らなければならず、実装するのが困難であるという問題点がある。
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、各リンク間の連動動作の重要性を考慮し、つかみ動作のタイプに応じて要求される最適な連動動作により対象物を上手につかむことができるロボットハンド及びその制御方法を提供することを目的とする。
本発明にかかるロボットハンドは、2以上のリンクを有する2以上の指部と、前記各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節を独立に制御する動力源と、把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベースと、前記データベースを参照して前記動力源を制御する制御手段とを有し、前記制御手段は、前記複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択して前記動力源を制御するものである。
本発明においては、予め用意された複数の連動動作のうち、把持対象物に応じた一の連動動作を選択し、当該選択した連動動作により各関節を制御するため、把持対象物に応じたつかみ動作(把持動作)を表出させることができる。
また、前記指部に連結される掌部を有することができる。また、前記連動動作は、任意の非線形関数で表わされるものとすることができる。さらに、前記関節の動作は、前記関節の回転角、前記非線形関数として定義されたK次関数の係数、又は関節(n−1)(n≧2)の各回転角毎に、関節nの回転角が規定されたハッシュテーブルからなるものとすることができる。
また、把持対象物を認識する認識手段を更に備え、前記制御手段は、前記認識手段の認識結果に基づき前記連動動作を選択して前記動力源を制御するものとすることができる。把持対象物をカメラ等で認識し、認識結果に応じて、把持対象物に最適な把持方法で物体を把持することができる。
本発明にかかるロボットハンドの制御方法は、2以上の指部を構成する2以上のリンクにおいて、把持対象物の把持方法に対応して前記リンクを個別に駆動する各関節の連動動作が複数定義されたデータベースを参照し、把持対象物に応じた一の連動動作を選択する動作選択工程と、前記選択した一の連動動作に基づき各関節を制御する制御工程とを有するものである。
本発明においては、2以上の指部を構成する2以上のリンクにおいて、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節を独立に制御する。この際、データベースに予め用意された把持対象物に応じた複数の連動動作のうち把持対象物に応じた一の連動動作を選択する。この選択した連動動作により、適切なつかみ動作(把持動作)を行うことができる。
本発明によれば、各リンク間の連動動作の重要性を考慮し、つかみ動作のタイプに応じて要求される最適な連動動作により対象物を上手につかむことができるロボットハンド及びその制御方法を提供することができる。
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図1は、本実施の形態にかかるロボットハンドを示す図である。ロボットハンド1は、掌部11に接続された2つの指部12、13を有する。指部12は、リンク121、122を有する。根本側のリンク121は、掌に関節123を介して接続されている。指先側のリンク122は、関節123とは反対側の関節124によりリンク121と接続されている。
指部13も同様に構成される。すなわち、指部13は、リンク131、132を有する。根本側のリンク131は、掌に関節133を介して接続されている。指先側のリンク132は、関節133とは反対側の関節134によりリンク131と接続されている。
各リンクを個別に駆動する関節が各リンクにそれぞれ設けられている。そして、掌部11には、この関節を独立に制御する動力源としてモータ部111〜114が設けられている。角関節毎にモータと減速機を設け、それぞれ例えばPID(Proportional Integral Derivative)制御により、角関節に個別に目標角度を与えることができる。モータ部111〜114により各関節が独立して制御されることから、各リンクが独立して駆動し、対象物10を把持することができる。このことにより、さまざまなタイプのつかみ動作を可能にする。
ここで、本実施の形態にかかるロボットハンドは、各関節を独立に制御する動力源のモータ111〜114の他に、把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベース(図示せず)と、このデータベースを参照してモータ111〜114を制御する制御手段(図示せず)とを有する。制御手段は、複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択して動力源を制御する。把持対象物は、例えばカメラ等でその形状を認識し、その認識結果に基づき、最適な連動動作を選択すればよい。
なお、本実施の形態にかかるロボットハンドは、正確さ及び先端部の位置よりリンク動作を重視するロボットハンドに好適である。また、ロボットハンドのみならず、nリンクの振り子などのkinematics chainにも適用可能である。さらに、適応分野としては、ロボットによる身振り、人工蛇などの生命の動き、掘削機、ハンマー掘削機などの機械などに適用することができる。さらにまた、本実施の形態は、指に使用する関節へ力を転送する動力源(モータ)の種類に依存する。たとえば、ゴムバンドを使用した指であったり、又はワイヤ駆動型の関節であったり、更には、人工筋肉やギアトレインを使用したものなどにより動作の仕方が異なる。
図2は、ロボットハンドの制御方法を示すフローチャートである。図3及び図4は、つかみ動作をするロボットハンドを示す図である。先ず、図2に示すように、例えばロボットに搭載されたカメラなどによって対象物51を認識する(ステップS11、図2参照)。これにより、把持対象物51を例えばマグカップ等として特定する。次に、認識した把持対象物に応じてつかみ動作のクラス分けをする(ステップS12)。つかみ動作としては、たとえば指部52と指部53の先端で挟んでつかむ指先持ちや、両指部で把持対象物を抱え込むようにして把持する握り持ちや、指先側のリンクを把持対象物に押し当てて把持する平行もちなどがある。これらのつかみ動作については後述する。つかみ動作をクラス分けしたら、各つかみ動作毎に各関節の連動動作が定義されたデータベースを参照し(ステップS13)、該当のつかみ動作に応じた連動動作を読み出す。
そして、データベースから読み出した連動動作に従って関節の動作を制御する(ステップS14、図4参照)ことで、対象物51を把持する。対象物51を動かし操作する間、つかみ動作を実行する(ステップS15)。
次に、本実施の形態にかかるデータベースについて説明する。データベースには、様々なタイプのつかみ動作の結果生じる指の動きが含まれている。すなわち、データベースは、対象物に向かって動く関節の全ての関節動作を含む、定義された又は公知のつかみ動作のセットを有するものとすることができる。
データベースは様々な方法で実装することができる。図5は、データベースの一例を示す図である。また、図6は、関節角とリンクの関係を示す図である。たとえば、データベースは、図5に示すように定義することができる。図6に示す指部30において、リンク42は、リンク41と関節32を介して接続されている。リンク41は、掌と関節31を介して接続されている。この場合、図6に示すように、角度q1は、リンク41(長さL1)に含まれる関節31の現在の角度を示す。すなわち、角度q1は、掌に関節31により回転可動に取り付けられたリンク41の回転角を示す。角度q2は、リンク42(長さL2)に含まれる関節32の現在の角度を示す。すなわち、角度q2は、リンク41に関節32により取り付けられたリンク42のリンク41からの回転角を示す。
ここで、関節動作の関係を定義する運動学の制約(kinematics constraint)がある。図6に示すように、指部のリンクのうち、根本側のリンク41の長さをL1、指先側のリンク42の長さをL2とし、当該根本側のリンク41を駆動する関節の角度をq1、指先側のリンク42を駆動する関節の角度をq2としたとき、指先側のリンク42の先端位置Pose(X,Y)は、下記数式を満たす
この運動学の数式において、角度q1は、角度q2より、より頻繁に現れる。このため、つかみ動作により指を曲げている間、指の動きの望ましい動作をするために角度q2は角度q1に依存する。
この理論は複数のリンクが直列に接続された指が何本あっても成立する。指先に近い関節の関節角は、指先より遠い(掌に近い)方の関節の関節角に依存する。したがって、図3に示すデータベースは、下記のようにあらわすことができる。
q2=f(q1)
q2=f(q1)
ここで、fは、リンク41とリンク42の動作の結合で定義される非線形関数である。すなわち、例えば、掌に近づけるように指を曲げる握り持ちにおいては、fを略線形の関数に定義することができる。これに対し、平行もちは、掌に近い関節が限界に達するか又はほとんど限界に達した後、掌から遠い方の関節が対象物に対して動きだしつかみ動作を完成させる。このような関節の説明は、多くのリンクを有する指に適用することができる。
例えば図7乃至図9は、3つのリンクを有する指を有するロボットハンドのデータベースを示す。ここで、各関節角は下記を満たす。図7乃至図9には、掌部21と、掌部21に連結された2本の指部22、23を有するロボットハンドを示す。指部22は、3つのリンク221、222、223を有する。リンク221は、掌部21に関節224を介して結合されている。リンク222は、リンク221に関節225を介して結合されている。リンク223は、リンク222に関節226を介して結合されている。ここで、関節224乃至226は、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節である。そして、このロボットハンドは、これらの関節224乃至226を独立に制御する動力源を有する。この関節224乃至226は、0乃至100度まで回転することができるものとする。
指部23も同様に構成される。すなわち、指部23は、3つのリンク231、232、233を有する。リンク231は、掌部21に関節234を介して結合されている。リンク232は、リンク231に関節235を介して結合されている。リンク233は、リンク232に関節236を介して結合されている。ここで、関節234乃至236は、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節である。そして、このロボットハンドは、これらの関節234乃至236を独立に制御する動力源を有する。この関節234乃至236は、0乃至100度まで回転することができるものとする。
ここで、図7に示すロボットハンドは、把持対象物に対し左右から指部を近づけ指先と指先で把持対象物を挟むことで、把持対象物を把持する。以下、このつかみ動作を指先持ちということとする。q1は関節224の回転角、q2は関節225の回転角、q3は、関節226の回転角を示す。この場合、
q2=f1(q1),q3=f2(q2)
を満たす。ここで、関節角q1は、コントロールシステムによって対象物に向うリンク1の動きが修正される。たとえば、関節角q1をPID制御しておき、その目標角度を時間に応じて変化させる。図7に示すように、q2がある一定値を維持したままq1が大きくなり、q1がある程度大きくなったら今度はq2が大きくなるとように両角度が制御される。
q2=f1(q1),q3=f2(q2)
を満たす。ここで、関節角q1は、コントロールシステムによって対象物に向うリンク1の動きが修正される。たとえば、関節角q1をPID制御しておき、その目標角度を時間に応じて変化させる。図7に示すように、q2がある一定値を維持したままq1が大きくなり、q1がある程度大きくなったら今度はq2が大きくなるとように両角度が制御される。
また、図8は、把持対象物を左右から指部22、23にて抱え込むようにして把持する場合を示す。以下、このつかみ動作を握り持ちという。この場合、q1、q2、及びq3は、ほとんど同じ速さで回転する。
さらに、図9は、例えば筒型又は直方体、立方体形状の把持対象物を把持する際に使用する把持方法である。指先側のリンクを把持対象物に対して平行にし、当該リンクで挟みこむようにして把持対象物を把持する。以下、これを平行持ちという。この場合、q1がほぼ限界まで回転した時点でq2が回転する。
このようなデータベースは下記のように実装することができるが、下記に限るものではない。
ハッシュテーブル:q1の各値毎に、q2の値がメモリに保存される
多項式:非線形関数として推定されたn次多項式の係数を保存する
ニューラルネットワーク:学習に使用したつかみ動作のサンプルに基づき与えられたq1がq2を提供する
非線形関数による数値実行
クラスタリングファジィシステムなどの非線形関数のアルゴリズムの実装
ハッシュテーブル:q1の各値毎に、q2の値がメモリに保存される
多項式:非線形関数として推定されたn次多項式の係数を保存する
ニューラルネットワーク:学習に使用したつかみ動作のサンプルに基づき与えられたq1がq2を提供する
非線形関数による数値実行
クラスタリングファジィシステムなどの非線形関数のアルゴリズムの実装
本実施の形態にかかるロボットハンドは、図10に示すような異なるタイプのつかみ動作をまねする生物学的に示唆されたロボットに好適である。データベースには、各つかみ動作の各指の各リンクの関節動作が格納されている。これらの関係(非線形関数f)は、つかみ動作のタイプに依存し、各指の各リンクによって異なる。図10(a)は、親指と人差し指の2本の指で切符などを把持する場合の把持方法を示す。図10(b)は、鉛筆等を持つ場合の把持方法を示す。図10(c)は、指揮棒などを持つ場合の把持方法を示す。図10(d)は、親指と人差し指の側面で切符などを持つ場合の把持方法を示す。図10e)は、5本の指先でピンポン玉等を持つ把持方法を示す。図10(f)は、5本の指で野球ボールをつかむ場合の把持方法を示す。図10(g)は、グラス等を5本の指で抱えて持つ把持方法を示している。
本実施の形態においては、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節を独立に制御するモータを有するため、各リンクを独立して駆動することができ、様々なつかみ動作を可能とする。この場合、各つかみ動作における各関節の回転角等を一連の動作としてデータベースに保持することにより、様々なつかみ動作を簡便な方法で行わせることができる。
なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
10 対象物
11、21 掌部
12、13、22、30、123、124、133、134 指部
31、32、123、124、133、134、224−226 関節
41、42、121、122、131、132、221−223 リンク
111-114 モータ部
11、21 掌部
12、13、22、30、123、124、133、134 指部
31、32、123、124、133、134、224−226 関節
41、42、121、122、131、132、221−223 リンク
111-114 モータ部
Claims (7)
- 2以上のリンクを有する2以上の指部と、
前記各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節を独立に制御する動力源と、
把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベースと、
前記データベースを参照して前記動力源を制御する制御手段とを有し、
前記制御手段は、前記複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択して前記動力源を制御するロボットハンド。 - 前記指部に連結される掌部を有する
ことを特徴とする請求項1記載のロボットハンド。 - 前記連動動作は、任意の非線形関数で表わされる
ことを特徴とする請求項1又は2記載のロボットハンド。 - 前記関節の動作は、前記関節の回転角、前記非線形関数として定義されたK次関数の係数、又は関節(n−1)(n≧2)の各回転角毎に、関節nの回転角が規定されたハッシュテーブルからなる
ことを特徴とする請求項3記載のロボットハンド。 - 把持対象物を認識する認識手段を更に備え、
前記制御手段は、前記認識手段の認識結果に基づき前記連動動作を選択して前記動力源を制御する
ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項記載のロボットハンド。 - 2以上の指部を構成する2以上のリンクにおいて、
把持対象物の把持方法に対応して前記リンクを個別に駆動する各関節の連動動作が複数定義されたデータベースを参照し、把持対象物に応じた一の連動動作を選択する動作選択工程と、
前記選択した一の連動動作に基づき各関節を制御する制御工程とを有するロボットハンドの制御方法。 - 把持対象物を認識する認識工程を更に有し、
動作選択工程では、前記データベースを参照し、前記認識工程にて認識した把持対象物に応じた一の連動動作を選択する
ことを特徴とする請求項6記載のロボットハンドの制御方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008023797A JP2009184030A (ja) | 2008-02-04 | 2008-02-04 | ロボットハンド及びロボットハンドの制御方法 |
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---|---|
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Family
ID=41067827
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2008023797A Pending JP2009184030A (ja) | 2008-02-04 | 2008-02-04 | ロボットハンド及びロボットハンドの制御方法 |
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JP (1) | JP2009184030A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011016260A1 (ja) | 2009-08-07 | 2011-02-10 | 国立大学法人東京農工大学 | 新規糖転移酵素、新規糖転移酵素遺伝子および新規糖供与体化合物 |
CN115026844A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-09-09 | 广东毕要科技有限公司 | 一种机器人末端受力调节的方法及机器人 |
-
2008
- 2008-02-04 JP JP2008023797A patent/JP2009184030A/ja active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2011016260A1 (ja) | 2009-08-07 | 2011-02-10 | 国立大学法人東京農工大学 | 新規糖転移酵素、新規糖転移酵素遺伝子および新規糖供与体化合物 |
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