自律型ロボットによる知的マニピュレーション

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本研究では知能ロボットマニピュレーションにおいて環境,物体,ロボットに関する人間のティーチングを廃した完全自律型の知的ロボットシステムの構築を目的とする.具体的には,ゴールサンプリング技術を核として,マニピュレーションに必要な要素機能である,把持戦略,動作計画,画像認識の汎用化とそれらの統合機構の自律化手法を明らかにし,上記目的を達成を狙うものである.具体的な内容として以下の研究を行う計画になっている.1.汎用性を獲得するために作業環境への変化の検出機構。「変化」は,環境の3次元障害物変化,物体形状の変化,ロボット形状・運動学・動力学の変化,の3つを意味し,それぞれが変わっても人間の指定なしに自動化ができることを目的とする。作業の空間は膨大すぎて機械学習やテーブルで全ての変化を保存出来ないため,作業実態を分類し,それぞれの小さい要素を解析し,互いの依存関係に従う手法を採用する。変化を素早く認識し,適切なモデルを当てはめる技術を,数多くの対y層で確認,検証,試行することで,そこの現れるパターンを解析し定式化する.2.知覚アルゴリズムと計画アルゴリズムとの相互作用方式の構築.プランナは静的な環境で時間をかけて動作の実現可能性を探り,ロボットの動作を出力する一方,センサが常に環境更新をし続け、安全な動作を獲得するために環境が変わっているか,目的が達成したか,を常に検証する効率的な方法を明らかにする.平成24年度は前年度まで解明してきた環境,物体,ロボットの変化に対応した認識,動作,計画の自律計算法,またこれらの要素機能からなる知覚と計画の統合システム構成法を,研究分担者がこれまで構築してきたロボットシステムOpenRAVEの中に統合し,このシステムを受け入れ研究機関である東大の情報システム工学研究室が保有するHRP2JSK,PR2の各ヒューマノイドロボット上で稼動できるようなソフトウェア統合を行った上で,実機実証実験を実施し,開発した手法の有効性を確認した.