ヒューマノイドによる支援機器評価のための人間動作模擬と再現

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平成25年度は、測定した人間動作をヒューマノイドでできるだけ忠実に再現する一般的手法を、(i)モーションキャプチャのマーカデータからの人体構造の動きの導出、(ii)人体構造とロボッ構造の対応付け、(iii)最適化手法に基づく人間動作にできるだけ近いロボット動作の導出、を段階的方法として構築し、ソフトウェアのプロトタイプを構築した。(i)では、人体構造を仮定し、測定したモーションキャプチャのマーカデータを人体構造に対応付け、各関節の角度の軌道を求める。(ii)では、ロボットと人間との特徴点の対応関係に基づき、関節の数や可動範囲の違いを考慮して、(i)の出力である人間動作を再現するロボットの関節軌道を導出する。(ii)で求められたロボット動作は、動力学的・機械的制約や安定性の制約などが考慮されておらず、そのままではロボットによる実行は不可能である。そこで、(iii)では、ラプラス座標系での距離による測定した人間動作のデータとヒューマノイドの全身姿勢の幾何的な類似度と動作の滑らかさを評価関数として、上記の制約を満たしつつこれを最大化する動作軌道を、最適化手法に基づき構築した。これを実現するソフトウェアのプロトタイプを、最適化手法の枠組みであるroboptimを用いて実装し、人間動作の再現を行った。背中に伸張バネを配して腰への負担を軽減することを目的に設計されたアシスト機器を例に取り、人間に近い動作を再現することで、ロボットが人に代わってアシスト機器の評価を行える可能性を示した。