日常支援ヒューマノイドの道具利用認識行動における失敗経験学習と回復行動獲得の実現

点击翻译按钮获取中文摘要

本年度は,昨年度に引き続き,非同期タスク監視システムの開発を行った.本システムは,タスクを遂行する中で様々な障害、失敗が発生することの避けられない日常生活環境下において,ロボットシステムを構築するには必要不可欠な障害復帰機能に焦点を当てて開発した.本システムは非同期なモジュール群によって構成されており,各モジュールの機能は簡単なものである.各モジュールはネットワークを介して接続されているため,複数の計算機において並列実行可能であるため,計算負荷の高い動作計画・物体認識も実行可能である.また,本年度では特に実時間物体追跡を重点的に行なった.この実時間物体追跡には,3次元の点群データが取得可能な深度センサを利用した.3次元点群を利用することで,追跡対象である物体の3次元位置姿勢を精度よく追跡可能である.実時間物体追跡は,障害・失敗検出において重要な意味を持つ.ロボットは動作の結果実世界に何らかの作用を及ぼすが,その影響を高速に認識し,さらに失敗が生じた場合には,早急に対処することが求められる.実時間物体追跡によってロボットの動作による影響を実時間で認識し,さらに失敗検出も実時間で行うことが可能である.実時間物体追跡プログラムは米ウィローガレージ社にて,招待研究員として開発を行い,プログラムは世界中の研究者に向けて無償・改変自由な状態で公開している.世界中の研究者が本プログラムを自由に利用なことによって,さらなる研究の発展が期待され,その意義は大変大きい.