ヒューマノイドロボットのための視覚探索と物体操作に基づく能動全身動作生成

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平成22年度は,視覚情報を用いてオンラインで修正しながら目的とする動的な動作を生成する手法を構成した。フランスの研究機関INRIAと協力し、視覚に基づくヒューマノイドロボットに適用可能な3次元トラッキングシステムを構築した。カメラはヒューマノイドロボットの頭部に設置されているため、ロボットの歩行中の画像の左右の揺れや、足を着地した際のインパクトなどの外乱によりトラッキングが失敗する場合もある。インパクトなどによる高周波外乱は、カルマンフィルタを用いることにより平滑化する手法を構成し、実機によりその効果を確認した。さらに、視覚フィードバックを歩行制御に用いる手法を構築した。ヒューマノイドの制御には、実時間歩行パターン生成器を用いており、その入力はロボットの重心の並進速度・角速度(平面3自由度)である。上記トラッキングシステムを利用して、既知の物体を追跡して自己位置を測定するとともに、歩行パターン生成器が出力する左右方向の揺れを含む重心軌道を参照軌道として、視覚フィードバックにより歩行誤差をオンラインで修正する制御手法を導出した。ヒューマノイドロボットHRP-2を用い、構築した制御手法を適用して8m四方の正方形の頂点の間を歩行するた実機実験を行った。その結果、視覚フィードバックを行わない場合(並進・回転誤差60cm,0.5rad)よりも格段に精度良く歩行位置を制御でき(並進・回転誤差15cm,0.1rad)、手法の有効性が確認された。