Extension for reproduction control of human motion based on multi-modal machine learning

基于多模态机器学习的人体运动再现控制的扩展

基本信息

批准号：
17H07118
负责人：
長津裕己
金额：
$ 1.91万
依托单位：
Chuo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-08-25 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

少子高齢化社会においてはロボットによる人間の行為の代替技術が求められる。特に熟練技術者のもつ技能の継承は重要な課題である。しかし、従来のロボットによる人間動作の再現方法では、取得した動作情報をそのまま再現（繰り返し）するに留まっており、新しい未知の環境に対して適応して動作を修正することが困難であった。これに対し本研究では視覚・力覚情報に基づくマルチモーダル機械学習による人間動作再現のための制御系を構築し，ロボットによる動作再現の適用範囲を拡張することを目的としている。カメラ等のビジョンセンサによって、未知の対象環境に関する視覚情報を取得する際に、センシング遅れによってむだ時間が発生することが問題となる。そこで本年度は特に、柔軟な動作再現を行う上で重要となる力制御において、むだ時間が存在する場合の補償方法について検討を行った。その結果、振動抑制制御として知られる共振比制御の概念に基づく力制御とむだ時間補償器を統合することにより、これまでのむだ時間補償法では安定化できない場合においても、安定な接触動作が実現可能であることを確認した。本手法による成果をまとめたものをIEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, AIM 2018にて発表を行う予定である。なお本研究課題は、平成30年度～平成32年度科学研究費助成事業、若手研究「マルチモーダル機械学習に基づいた人間・ロボットによるスキル継承制御（課題番号18K13780）」へと引き継がる。引き続き動作再現の適用範囲の拡張について検証を行うとともに、記録された動作を人間へ逆に呈示することにより、人間からロボットへ、ロボットから人間へと新しい環境に適応しながらスキルが伝達されてゆく人間・ロボットの協調システムへと発展させる。

在一个人口下降和老龄化的社会中，需要使用机器人进行人类行为的替代技术。特别是，熟练工程师拥有的技能的继承是一个重要的问题。但是，用机器人再现人类运动的常规方法，仅复制了获得的运动信息（重复），因此很难适应新的未知环境并修改运动。相比之下，这项研究旨在使用基于视觉和力信息的多模式机器学习来构建人类运动复制的控制系统，并扩大机器人运动复制的应用范围。当使用视觉传感器（例如相机）获取有关未知目标环境的视觉信息时，问题是，由于感应延迟而导致的积累时间延迟。因此，今年，我们已经检查了死亡的时间，尤其是在力控制中，这对于操作的灵活再现很重要。结果，可以证实，通过基于谐振比控制的概念（称为振动抑制控制和死亡时间补偿器）整合力控制，即使无法稳定先前的死时间补偿方法，也可以实现稳定的接触操作。该方法结果的摘要将在IEEE/ASME国际高级智能机电货币学国际会议上介绍，AIM 2018。该研究主题将传递给2018-2010的科学研究和年轻的研究授予，“基于人类和机器人基于多层化机器学习的人类和机器人的技能遗传控制”（问题编号18K137800）”。该系统继续验证运动繁殖应用程序范围的扩展，并通过向相反的人类向人类提出记录的行动，它被发展成为人类机器人合作系统，在该系统中，在从人类到机器人以及从机器人到人类到新环境的同时，技能会传播到技能。