人間からの教示により情報獲得可能な対話型ロボット動作計画システム

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研究期間の初年度である2022年度は，(1)基盤となるロボットコントローラの開発，(2)人間の運動データ計測環境の構築，(3)人間の身体形状モデリングの開発の三点を行った．(1)基盤となるロボットコントローラの開発では，本研究でターゲットとする人型ロボットや移動型マニピュレータによる複雑環境三次元移動や大型物体運搬を実現するための最小限の汎用機能を含むオープンソースのコントローラを実装し，動力学シミュレータとロボット実機において動作を確認した．(2)人間の運動データ計測環境の構築では，人間の運動を計測するモーションキャプチャ機器のセットアップ，BVHフォーマット動作データのROS対応描画ツールの実装，手足の接触力計測センサの調達・動作確認を行った．歩行，物体運搬，脚立登りなどの多様な動作について，人間の運動と手足の接触力を同期させて描画・処理できることを確認した．(3)人間の身体形状モデリングの開発では，データドリブンに獲得された人間身体形状メッシュモデルSMPLを利用して，順運動学，逆運動学を解くソフトウェアを実装した．さらに，これを利用して(2)のモーションキャプチャデータにSMPLモデルをフィッティングできることを確認した．逆運動学では，単に手足の固定点の絶対位置を指定するだけでなく，人間身体表面上の事前に固定されない任意の点の絶対位置を指定できるアルゴリズムとなっている．これらの技術は来年度以降に人間の運動をベースにロボットの運動を教示生成する際に利用される．