ヒューマノイドロボットの身体モデルの適応的獲得と身体知能の構築

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本研究では、環境や運動によって構造変化するヒューマノイドの身体力学モデルを適応的に獲得する手法を確立する。ヒューマノイドの身体制御の構築を議論する上で、人の身体運動性の解明は密接に絡んでくる。人の運動計測データを基盤に、環境・運動ごとの人間の身体力学モデルの解析を足がかりとして、ヒューマノイドの身体知能を構築する。本年度は、特に人体の力学系の高精度な同定技術の開発を行った。(1)力学的整合性を考慮した大自由度多リンク系の力学パラメータを同定する技術を開発した。従来法と異なり、ヒューマノイドや人の同定においても計算が破綻することはない。(2)ロボットの力学パラメータの同定法と幾何形状情報を利用した推定法との融合技術を開発した。ロボットの同定法では不可同定な力学パラメータ(非最小力学パラメータ)が存在するが、これらは幾何形状情報を手掛かりとして同定結果と矛盾することなく推定できる。(3)1および2の高速な同定計算法を開発した。また実時間で同定結果を視覚化する技術も開発した。同定結果の視覚化によって、同定に適した全身運動を被験者は容易に生成できる。(4)高次モーメント特徴量を利用した多体系の逆運動学計算法を開発した。一般的な逆運動学手法は、手先や足先などの複数の部位の位置と姿勢を明示的に与える必要とする。提案手法では、人の形状を表す特徴点の集合、例えば画像情報から全ての関節角度を直接計算できる。(5)一般的に空中に浮遊する多リンク系の運動のみから、全質量と非最小力学パラメータを除いた全てのパラメータが同定可能であることを証明した。この力学的事実に基づき、空中という特殊状況を利用して力計測を利用しない力学パラメータの同定法を開発した。すなわち提案手法は力計測におけるノイズの影響を原理的に受けない。