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6脚クローラ型ロボットの学習と注視機能による自律作業

利用六足履带机器人的学习和凝视功能进行自主工作

基本信息

批准号：
20K12013
负责人：
藤田豊己
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tohoku Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，災害等での人間に危険な現場で，6脚を有するクローラ型移動ロボットが脚を腕としても用いてクローラとのハイブリッド移動をしながら，自律的に作業を実行できる技術の確立を目指す.特に，物体回収・運搬の作業を対象とし，対象物の認識や自律的な操作を可能とすることを目的とする.2022年度では，前年度から行っていた深層学習Single Shot Multibox Detector(SSD) を適用した対象物検出を発展させ，ロボットによる認識とそれに基づく実環境での探索行動を実現した.また，スプレー缶を想定した円柱形状の対象物の自律的把持方法を考案した．対象物検出では，前年度の手法では，対象物が遠距離になると未検出となるという問題が生じた．そこで，画像を全体のみならず，対象物領域を切り出した画像も加えて学習を行った．また，検出時にタイリングにより探索領域を分割し，各領域での検出結果を利用した．その結果，対象物の初期検出の性能が大きく改善された．さらに，探索行動時の検出手法も工夫し，検出領域を追跡して限定することで検出性能を向上させることができた．そして，初期検出時の誤検出と対象物への接近時の検出失敗にともに対応できるよう，接近中の連続する検出結果に応じて誤検出の判断をするようにし，実験により調整をした．対象物の自律的把持については，デプスカメラを本体に搭載し，把持可能な位置に到達した後にそのセンサの情報より対象物の輪郭線を得て把持位置を決定する手法を考案した．ロボットは移動できるので，対象物の状態は直立状態か横転かの2通りのみ考えればよく，両状態に対応できる方法を検討した．本手法はシンプルでなおかつ有効な把持情報を得られることが利点である．実機による自律把持実験を行い，その結果，提案手法の有効性を確認した．

In this study, in the field of human health hazards, 6 feet are equipped with motor vehicles, ankles, ankles, wrist, wrist and wrist. In particular, the operation of object handling and self-discipline may lead to the realization of the goal. In the year 2022, in the previous year, the Single Shot Multibox Detector (SSD) was used to show the performance of the exhibition, and the exploration of the environment and the environment was realized. In order to determine the shape of the column, the control method of self-discipline of the image object, the method of self-discipline of the image object, the method of the previous year, the distance of the image object from the previous year, the distance of the image object from the previous year, the distance of the image object from the previous year, the distance of the image object from the previous year, the distance of the image object from the previous year, the distance of the image object from the previous year, the distance between the image object and the image, the whole picture, the image field, the image, the image. In order to explore the division of the field, the results of the experiments in each field are used to improve the performance and improve the performance in the early stage of the operation. the results show that the performance is improved, and the performance is improved. In the early stage, when the image object is close, it fails to send a failure message. When it is close to the middle link, it can determine the error rate and adjust the operation. The image object is self-disciplined to control the system, and the system is responsible for the control of the body. It is possible to control the position to determine the location of the device, to move the object, to move the object. In this method, you can control the situation, gain the profit point, get the profit point, get the benefit point, the price point, the profit point, the profit point, the