不確定性の高い作業環境におけるロボットの知的な制御

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23年度研究テーマは「不確定性の高い作業環境におけるロボットの知的な制御」である。今年度の研究から得られた成果は以下のとおりである。ロボットに関してはすでに多くの研究がなされている。しかし、不確実性についてはそれほど注意を払っていない。実際、ロボット自身や人間、環境に接する際さまざまな不確実性がある。不確実性の問題は人間と接するロボットを設計する際に、大きな障害物となっている。不確実性の問題を解決することは、実社会におけるロボットシステムにとって最も重要な一歩となるといえる。本研究はロボットが遭遇する、環境不確実性、センサー不確実性、作動装置不確実性、モデル不確実性、設計されていない不確実性を含む不確実性について考察した。さらに、ロボットのための、不確定な環境における種々の制御方法を考え、ロボットにとって典型的な3つの問題を解決した。(1)ロボットが未知の大きな環境で同時定位置と地図作成を用いることを実現するために、情報行列をまばらにすることで、疎拡張情報フィルタ方法を提案した。ほぼ半数近い情報行列の要素を削除することで、高い効率が達成されたことを示している。(2)人間を持ち上げるために、ロバストな姿勢制御装置と人間のパラメータ測定が付随した適応力制御を提案した。その特徴は人間の個人差を考える必要がなく、上げる操作前に、人間を測る必要もない。(3)ロボットは人間の歩く速度の調節の制御が設計され、これによって人間の意思を引き出すことが解決し、移動インタフェースも開発した。これらの方法は特定の事例におけるロボット制御だけではなく、不確定性の高い作業環境におけるロボットの制御にとっても示唆を与えてくれる。