There have been many developments of anthropomorphic robotic hand in recent years. These hands have become very advanced in term of the hardware. They have also become more and more similar to human hand. Unfortunately, there are only a few evidences that have displayed the capabilities of their usages due to the lack of efficient method to control them. This thesis proposes a methodology to control these robotic hands through human demonstration. The method focuses on a dexterous manipulation of a hand referred to as regrasping. Regrasping is an ability of a hand to change its grasping posture with an object by moving the fingers. The proposed method teaches a robot to imitate these movements. It allows a robot to observe a human perform regrasping movements, recognise, and finally reproduce the regrasping movement.

The proposed method is based on a representation referred to as tangle topology. Tangle topology is a representation that derived from a numerical invariant that describes a relation between two curves called Gauss Linking Integral (GLI). When hand and a manipulated object are considered as strands, it allows regrasping movements to be perceived as a change of tangle relation over time. The tangle relation is described by an attribute called writhe matrix. Writhe matrix is categorised into two types, which distinguish a contact relation between the hand and object. Using this topological information, movement primitives for recognising regrasping movement and skill parameters for mapping each movement primitive to a robotic hand are defined.

Three movement primitives are defined based on changes in type of writhe matrices during regrasping. The regrasping movement is first segmented into smaller segments using parameters that describe writhe matrix. Then by considering the change in type of writhe matrices, each small segment is recognised into a movement primitive. Once all movement primitives are recognised, the original regrasping movement can then be represented as a sequence of movement primitives.

To reproduce a regrasping movement, all movement primitives that represent the movement must be sequentially mapped to a robotic hand. Skill parameters for all movement primitive are observed and extracted from human demonstration. They are key information for mapping the movement primitives to a robotic hand. Skill parameters are defined differently for each type of movement primitive. A method to refine the observed skill parameters is also given to make them suitable to be used during mapping process. Movement primitives are mapped to a robotic hand in topological space. A method to interpolate writhe matrix from its initial to final state is given. A trajectory of the hand for each movement primitives is generated by following these intermediate writhe matrices.

The proposed methodology is validated by reproducing a regrasping movement in a robotic hand. Human regrasping movements of a pen-like object are considered. A custom-made robotic hand is attached to the Mitsubishi PA-10 robotic arm to maneuver and reproduce the movements. The successful reproduction of the regrasping movement verifies the proposed methodology to be useful and proved that it is feasible to control a robotic hand by imitating human.

In short, this thesis describes a novel method to control a robotic hand by imitating human movement. It focuses on hand movements referred to as regrasping movements. The thesis shows that by observing and representing human movements as a sequence of movement primitives, a robot can duplicate the movement on its hand.

本論文は、「Imitating Human Regrasping Movements with a Robot Hand using Tangle Toplogy(タングルトポロジーを用いたロボットハンドによる人間の持ち替え動作の模倣)」と題し、近年進歩してきた多指ハンド上で持ち替え動作を実行するために、人間の操作を タングルトポロジーを利用して解析し、ロボットハンド上の動きにマッピングする手法を提案したもので、全体として七章と付録三章からなっており、英文で書かれている。

第一章は、「Introduction(序論)」と題し、研究の背景、研究の目的、論文の構成について述べている。

第二章は、「Regrasping Planning from Observation(観察からの持ち替えプランニング)」と題し、まず基本となる本論文の上位概念となる Learning from Observationというパラダイムについて概説し、 そのパラダイム下で観察からの持ち替え動作システムの設計がどうなるかを概説している。

第三章は、「Representation of Hands and Object(手と物体の表現)」と題し、タングルトポロジー理論の基本となるガウスリンキング積分の基礎理論ならびにガウスリンキング積分理論下で導かれるライス行列、これらを用いた手と物体の位置関係の表現法について述べている。

第四章は、「Segmentation of Regrasping Movements(持ち替え動作の分割)」と題し、連続動作から、ライス行列を抽出し、これの変化を検出することで、一連の持ち替え動作を それを構成する基本動作に分割する手法を提案している。

第五章は、「Recognition of Regrasping Movements(持ち替え動作の認識)」と題し、持ち替え動作の中に現れる基本動作についてライス行列のパターンを整理し、このパターンから、人間の持ち替え動作の中に現れる基本動作を認識する手法を提案している。

第六章は、「Mapping of Regrasping Movements (持ち替え動作のマッピング)」と題し、先の章で提案された認識法から得られた持ち替えのための基本動作を実際に多指ハンドに実装する手法について述べている。

第七章は、「Conclusions(結論)」で、観察からの持ち替えバラダイムのまとめと手法の検討ならびに将来課題について述べている。

付録Aは、「Data Acquisition System(データ取得システム)」と題し、人間の操り動作観察システムの全体像と詳細を述べている。

付録Bは、「Robot System(ロボットシステム)」と題し、実際に実験に用いたロボットハンドの詳細について述べている。

付録Cは、 「Input Data(入力データ)」と題し、入力システムから得られたデータの詳細について述べている。

以上これを要するに、近年進歩してきた多指ハンド上で 人間の持ち替え動作をお手本として、ロボットによる物体の持ち替え動作生成のため、タングルトポリジ-による解析手法の確立と、これを用いた一連の持ち替え動作の基本動作への分割、各基本動作の認識、認識結果に基づく実際のロボットハンドの動きへの生成法を提案したもので、電子情報学、特にロボット工学の寄与が少なくない。よって本論文は博士(情報理工学)の学位請求論文として合格と認められる。