家事介護支援ロボットにおける安全保持機構を持つ身体構成と全身行動認識学習統合

1.関節のある環境のモデリング家庭環境における家事支援には家具や道具の操作が必要であり,家具や道具には,ドアや棚などの機構構造を持ち,変形し,ロボットが操作可能なものが多くある.本研究では,1年目に距離画像センサとステレオカメラを組合せた冗長構造の色付き点群取得デバイスの構成とキャリブレーションを行い,2年目に変形しない物体をロボットの認識と外部視覚の導入により配置した環境地図の作成について行った.本年は,機構構造を持ち変形する物体を構成したロボット三次元視覚により取得し,地図システム上に配置した,ロボットによる操作情報を含んだ環境地図の作成について行った.2.ロボットへの概略行動指示による全身行動と認識学習の統合ロボットが知識を持たない環境において,ロボットが自律的に地図を獲得するには環境中のどこに注目して地図を作成するべきかといった情報が必要になる.例えば,冷蔵庫や食器棚についてはドアや棚を開けて,中に何があるか認識し地図を作成するべきである.このような情報をロボットが発見するためには,操作が可能だと認識できる環境の部位に対してロボットが操作を試み,実際に操作が可能であるか確認することになる.人間がロボットの探索範囲,対象を決め操作方法の概略を提示し,ロボットの動作実行時に得られた詳細な情報を用いて操作者による動作の修正と承認を受け,環境を操作するロボット操縦手法を提案した.ロボットは動作実行時の環境の観察結果を得て,概略操作指示では表現されない詳細な把持位置,把持手順などについて認識し,操作者と対話的に承認,修正し,よりロバストな操作方法を獲得できる.3.注意誘導による安全機能の実現ロボットが安全に動作するには周囲の環境や人間などに接触しない行動を行う必要がある.ロボットが周囲を見回すことで環境の幾何形状を認識し,接触を回避する行動を行うことは可能である.しかし視覚は限定されており,ロボットが作成した三次元環境地図を用いて視覚により認識できない部分を補完することで安全な動作を行うことができる.4.まとめロボットが家具や道具の操作をしなければ見えてこない内部状態や新しい側面の情報をロボットが自律的な行動に必要な認識操作モデルへ追加更新しながら自動獲得してゆくモデル知識獲得型のヒューマノイドロボット認識行動システムの構成法である.このシステムは人間の知識を用いてロボットの認識を助け,適応的な全身行動を行うことができるシステムになっており,作成した三次元環境地図を用いてロボットは環境中の安全な動作を実現することができる.

1.関節のある環境のモデリング家庭環境における家事支援には家具や道具の操作が必要であり,家具や道具には,ドアや棚などの機構構造を持ち,変形し,ロボットが操作可能なものが多くある.本研究では,1年目に距離画像センサとステレオカメラを組合せた冗長構造の色付き点群取得デバイスの構成とキャリブレーションを行い,2年目に変形しない物体をロボットの認識と外部視覚の導入により配置した環境地図の作成について行った.本年は,機構構造を持ち変形する物体を構成したロボット三次元視覚により取得し,地図システム上に配置した,ロボットによる操作情報を含んだ環境地図の作成について行った.2.ロボットへの概略行動指示による全身行動と認識学習の統合ロボットが知識を持たない環境において,ロボットが自律的に地図を獲得するには環境中のどこに注目して地図を作成するべきかといった情報が必要になる.例えば,冷蔵庫や食器棚についてはドアや棚を開けて,中に何があるか認識し地図を作成するべきである.このような情報をロボットが発見するためには,操作が可能だと認識できる環境の部位に対してロボットが操作を試み,実際に操作が可能であるか確認することになる.人間がロボットの探索範囲,対象を決め操作方法の概略を提示し,ロボットの動作実行時に得られた詳細な情報を用いて操作者による動作の修正と承認を受け,環境を操作するロボット操縦手法を提案した.ロボットは動作実行時の環境の観察結果を得て,概略操作指示では表現されない詳細な把持位置,把持手順などについて認識し,操作者と対話的に承認,修正し,よりロバストな操作方法を獲得できる.3.注意誘導による安全機能の実現ロボットが安全に動作するには周囲の環境や人間などに接触しない行動を行う必要がある.ロボットが周囲を見回すことで環境の幾何形状を認識し,接触を回避する行動を行うことは可能である.しかし視覚は限定されており,ロボットが作成した三次元環境地図を用いて視覚により認識できない部分を補完することで安全な動作を行うことができる.4.まとめロボットが家具や道具の操作をしなければ見えてこない内部状態や新しい側面の情報をロボットが自律的な行動に必要な認識操作モデルへ追加更新しながら自動獲得してゆくモデル知識獲得型のヒューマノイドロボット認識行動システムの構成法である.このシステムは人間の知識を用いてロボットの認識を助け,適応的な全身行動を行うことができるシステムになっており,作成した三次元環境地図を用いてロボットは環境中の安全な動作を実現することができる.