環境と自己機能評価に基づき柔軟な意思決定が可能な生活支援ロボット

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生活支援ロボットの研究が盛んに行われ、要求されるタスクも複雑になりつつある。ロボットが複雑なタスクを実行するためには、周囲の状況を解釈して、目標の状態になるように、移動やマニピュレーションなどの行動・動作を適宜選択（意思決定）し、行動を切替える際の動作をシームレスに実行できる必要がある。このTask and Motion Planningにおいて、事前に定義された知識に基づき、動作フローを生成するアプローチが提案されているが、状況に応じた柔軟な意思決定／行動選択、計画された動作フローをシームレスに実行することは難しい。本研究では、ロボットが有する要素機能を実行可能な空間と行動の目標動作空間をつなぐように経路／軌道計画を行うことで、柔軟に意思決定／複数の行動から計画された動作フローをシームレスに実行可能な行動・動作計画フレームワークを提案し、実機検証を行うことを目的とする。2022年度は、移動マニピュレータ型ロボットの人の生活環境におけるテーブルや棚の拭き掃除タスクにおいて、行動・動作計画手法の提案を行った。テーブルや棚などを効率よく掃除するためには、ロボットの機能と実行可能な空間（ここではマニピュレータの先端が届く掃除可能な範囲と移動台車が移動可能な範囲）に応じて、移動台車の位置とマニピュレータの姿勢を決定する必要がある。本研究では、予め作成した3次元地図に基づき、テーブルや棚などの掃除が必要な天板、棚板の掃除対象領域（目標動作空間）を抽出する。抽出した掃除対象領域に対して、マニピュレータの動作可能領域を考慮して、逐次的にマニピュレータの先端の位置および台車の移動位置を決定する方法を提案した。また、掃除対象領域に対して、マニピュレータの動作可能領域を部分領域として捉えて、集合被覆問題を適用し、移動台車の経路を計画する方法を提案し、シミュレーションにより検証した。