人間型ロボットの自律的全身運動に関する研究

本研究課題では,リーチング動作を例に取り,全身を用いたヒューマノイド・ロボットの自律的な学習運動の実現を目指す.具体的には,視覚的に認識可能な対象物にヒューマノイド・ロボットが手を伸ばしたり,掴んだりする動作(リーチング動作,グラスピング動作)を自律的に身に付ける学習戦略を開発することを目的とする.本提案手法では,ロボットの正確なモデルや対象物の情報を事前に与えずに,原始反射に想起されるような限られた運動技能に基づいて学習運動の実現を目指す点に特徴がある.人間の反射運動と同じく,視覚や触覚の情報を活用し,時間に連続的にセンサ情報を更新するとともにロボット自身のモデルを更新する.なお学習はオンラインで行われる.本提案モデルは,手にドライバーやドリルなどの工具を持ち,その先端部を対象物に近づけるなどの,様々な状況のリーチング動作に応用できる.前年度までに,ロボットがどこまで到達可能であるか(リーチング可能か)を示す到達可能空間マップの生成手法を開発したため,平成24年度は,それを2足ヒューマノイド・ロボットKOBIANに実装し,評価実験を行った.提案手法は従来手法と異なり,到達可能かどうかという情報だけでなく,右手や左手,さらには両手での到達可能性の情報も含んでいるため,片手だけでなく,両手でのリーチング動作の到達性評価も可能になる.また提案する到達可能空間マップを応用することで,対象物が腕部だけを動かしたのでは到達できない位置にあった場合には,体幹部(例:腰を曲げる)や脚部(例:対象物に向かって歩いて近づく)を使うことで,全身を用いたリーチング動作が可能になると期待される.実験の結果,全身でのリーチング動作を実現し,提案手法の有効性を確認した.

本研究課題では,リーチング動作を例に取り,全身を用いたヒューマノイド・ロボットの自律的な学習運動の実現を目指す.具体的には,視覚的に認識可能な対象物にヒューマノイド・ロボットが手を伸ばしたり,掴んだりする動作(リーチング動作,グラスピング動作)を自律的に身に付ける学習戦略を開発することを目的とする.本提案手法では,ロボットの正確なモデルや対象物の情報を事前に与えずに,原始反射に想起されるような限られた運動技能に基づいて学習運動の実現を目指す点に特徴がある.人間の反射運動と同じく,視覚や触覚の情報を活用し,時間に連続的にセンサ情報を更新するとともにロボット自身のモデルを更新する.なお学習はオンラインで行われる.本提案モデルは,手にドライバーやドリルなどの工具を持ち,その先端部を対象物に近づけるなどの,様々な状況のリーチング動作に応用できる.前年度までに,ロボットがどこまで到達可能であるか(リーチング可能か)を示す到達可能空間マップの生成手法を開発したため,平成24年度は,それを2足ヒューマノイド・ロボットKOBIANに実装し,評価実験を行った.提案手法は従来手法と異なり,到達可能かどうかという情報だけでなく,右手や左手,さらには両手での到達可能性の情報も含んでいるため,片手だけでなく,両手でのリーチング動作の到達性評価も可能になる.また提案する到達可能空間マップを応用することで,対象物が腕部だけを動かしたのでは到達できない位置にあった場合には,体幹部(例:腰を曲げる)や脚部(例:対象物に向かって歩いて近づく)を使うことで,全身を用いたリーチング動作が可能になると期待される.実験の結果,全身でのリーチング動作を実現し,提案手法の有効性を確認した.