二次元画像1枚からの表情変化動画像のリアルタイム生成
深層生成モデルを用いて，1枚の二次元顔画像から表情変化動画像の自動生成を行った．現状，動画像のサイズは500×500pixel程度だが、超解像度、ネットワーク規模削減手法を組み合わせることでリアルタイムの生成を実現した．本研究はビデオ会議システムにおけるアバターの自動生成を想定して行っており、今後は応用システムの開発に取り組む予定である．
非把持双腕ロボットによる摩擦力補償無しでの抱きかかえ制御
本研究では，力学的な本質を失わず，3次元運動を2次元運動に簡略化し，要介護者を一つの関節を持った2リンクの物体とみなす．そして，非把持双腕ロボットアームとリンクの間の静止摩擦を利用し，リンクがロボットアームから滑り落ちないための安定領域を求め，最も滑り落ちにくい角度を求める．得られたロバスト角度を用いて，ロボットの抱きかかえ制御を行い，リンクが動いてもリンクの安定支持が実現できることを示す．
抱きかかえ制御
実際の介護現場を考慮すると，介護者の腕と要介護者との接触位置が変化していくと，摩擦力による痛みや不快感を要介護者に与えてしまう可能性があるため，本研究ではロボットアームと2リンクとの接触位置を固定して考えるものとする．従って，接触点で発生する摩擦力は静止摩擦力になり，リンクがロボットアームから滑り落ちないための安定領域を求める．最も安定な抱きかかえを行うために，この安定領域の中で2リンクの最もロバストなリンクの角度を見つける．また，接触位置を変化させると安定領域も変化するので，図1と図2に示すように接触位置とロバスト角度の関係を同定できる．
図3に実験用の非把持双腕ロボットを示す．リンクの角度を計測するために，ロボットアームの表面に圧力検出型リニアポテンショメータタッチセンサ（FSLP）を貼り付け，センサとリンクの接触した位置とリンクの角度の関係を測定した．抱きかかえ制御系のブロック線図を図4に示す．
実験結果
本実験には，リンクの関節を指定位置に置き，抱きかかえ制御中に手動で外乱を加えた．図5と図6に示す実験結果より，本提案手法の有効性を検証した．
結論
本研究では，非把持双腕ロボットによる2リンク物体の抱きかかえ制御のための安定領域を求め，2リンクのロバスト角度と接触位置の関係性によって近似関数を得た．そして，ロバスト角度を利用してロバストな抱きかかえ制御系を設計した．実機で本提案手法の有効性を検証した．
論文
「Posture maintenance control of 2-link object by nonprehensile two-cooperative-arm robot without compensating friction」(2019)『IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica』6(6)p.1397-1403.
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