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1.格子像を物体表面上に投影したときの散乱光信号の変化から,把握物体のすべりを非接触に検出する格子像投影型スリップセンサを開発した.2.このスリップセンサは鏡面,黒体面を除くあらゆる物質に適応可能であることを明らかにした.3.自己相関関数を用いた信号処理手法を示し,必要となるサンプル数についての検討を行った.4.半導体レーザを用い.受光素子と一体化することによってロボットハンドに装着可能な小型スリップセンサを開発した.5.格子像投影型スリップセンサを改良して,物体形状の変化に対応可能な二光束干渉型スリップセンサを開発した.なお,このセンサは単体ですべり速度と物体までの距離の両方を検出できる距離/スリップセンサへの拡張が可能である.このようなロボット用センサを実用化するための条件として,実時間性があげられる.特に,広い測定範囲,高分解能を要求する場合,あるいは複数のセンサ信号を処理する場合に計算量が増加し,リアルタイム制御が困難になる傾向がある.第3章では,第2章で述べたセンサ信号処理の高速演算法として,マルチプロセッサによる並列処理手法を開発した.以下にその要約を示す. 1.高速演算処理のために,プロセッサ間の通信時間を考慮に入れた,マルチプロセッサ･スケジューリングアルゴリズムを提案した.通信時間をパラメータとして考慮に入れているため,より実システムに即したスケジューリングが可能である.なお,本アルゴリズムでは,準最適解法であるリストスケジューリングを基調としていて,組み合わせ計算を行う必要がないため,スケジューリングに要する時間も短くなる.2.ターゲットとして,並列処理専用プロセッサであるトランスピュータを想定し,シミュレーションによってその有効性を示した.本アルゴリズムを採用することによって通信時間を考慮しないリストスケジューリングであるCP/MISF法に対して,処理時間が平均5･87%短縮されることを明らかにした.第4章では,第3章で述べたマルチプロセッサスケジューリングアルゴリズムをロボットマニピュレータに適用した.以下にその要約を示す.1.マニピュレータの逆運動学問題を対象として,プロセッサ間の通信量及び通信オーバヘッドを考慮して,並列処理時間を短縮する解法を示した.2.スタンフォード･マニピュレータの逆運動学問題に.並列処理向きの解法を採用して,第3章で提案したスケジューリングアルゴリズムによってシミュレーションを行い,処理時間が平均46･9%,最大58.3%短縮されることを明らかにした.3.マニピュレータの逆動力学問題を対象として,プロセッサ間の通信量及び通信オーバヘッドを考慮し,方程式レベルで分割したタスクを再分割することによって,並列処理時間を短縮するタスク分割法を示した.4.スタンフォード･マニピュレータの逆動力学問題にタスク再分割法を採用して,第3章で提案したスケジューリングアルゴリズムによってシミュレーションを行い,処理時間が平均16･0%,最大25･1%短縮されることを明らかにした.", "subitem_description_language": "ja", "subitem_description_type": "Abstract"}]}, "item_12_description_5": {"attribute_name": "内容記述", "attribute_value_mlt": [{"subitem_description": "名古屋大学博士学位論文 学位の種類:博士(工学) (論文) 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