足場周辺状況に応じた歩行生成と即時反応制御に基づくヒューマノイドの作業実現の研究

本年度では，視覚センサにより得られた足場情報を利用した歩容生成法を提案した．凸包に関するアルゴリズムを活用し，前年度の提案制御法と統合することで，複雑な足場環境でも高速な歩容決定が可能となり，飛石環境における安定歩行および Push Recoveryを実現した．スパースな足場におけるロボットの現在安定状態を考慮した着地位置決定はこれまでなされていなかった成果である．また，従来の歩行計画器は未来の着地位置列を厳密に計画する必要があったが，本手法により上位の計画器は大まかな経路と着地可能領域を決定するだけでよくなり，よりロバストなシステムとなる．環境接触や物体操作を有する作業を行うためには，未知作業力をオンラインで推定しつつ，作業力とは無関係な外乱にも対処できることが求められる．そこで，作業力および外乱の継続性に着目し，長期的外乱を作業力として推定し，短期的外乱を即時反応制御により対処する手法を提案した．力センサなどを用いて外力自体を推定するのではなく，外力が重心位置に働いているとして扱い，その影響を推定し間接的に必要作業力を考慮することで接触状態に依存しない対処が可能となる．これを用いて台車などの未知物体操作実験を行った．最後に，これらの手法を統合した自律作業システムを構築した．提案手法は，(i)接触状態を問わない，(ii)作業動作姿勢の考慮，(iii)周辺環境に応じた安定化，(iv)立位時および歩行中の状況に応じた転倒回避，が特徴である．したがって，提案制御法が作業内容やシステムに対して新たに制約を課さない．これを用いて，外乱状況下でも人間の介入なく，バルブ操作やシャベルを用いた掘削作業などの自律作業を継続できるようになることを実機実験により示した．

本年度では，視覚センサにより得られた足場情報を利用した歩容生成法を提案した．凸包に関するアルゴリズムを活用し，前年度の提案制御法と統合することで，複雑な足場環境でも高速な歩容決定が可能となり，飛石環境における安定歩行および Push Recoveryを実現した．スパースな足場におけるロボットの現在安定状態を考慮した着地位置決定はこれまでなされていなかった成果である．また，従来の歩行計画器は未来の着地位置列を厳密に計画する必要があったが，本手法により上位の計画器は大まかな経路と着地可能領域を決定するだけでよくなり，よりロバストなシステムとなる．環境接触や物体操作を有する作業を行うためには，未知作業力をオンラインで推定しつつ，作業力とは無関係な外乱にも対処できることが求められる．そこで，作業力および外乱の継続性に着目し，長期的外乱を作業力として推定し，短期的外乱を即時反応制御により対処する手法を提案した．力センサなどを用いて外力自体を推定するのではなく，外力が重心位置に働いているとして扱い，その影響を推定し間接的に必要作業力を考慮することで接触状態に依存しない対処が可能となる．これを用いて台車などの未知物体操作実験を行った．最後に，これらの手法を統合した自律作業システムを構築した．提案手法は，(i)接触状態を問わない，(ii)作業動作姿勢の考慮，(iii)周辺環境に応じた安定化，(iv)立位時および歩行中の状況に応じた転倒回避，が特徴である．したがって，提案制御法が作業内容やシステムに対して新たに制約を課さない．これを用いて，外乱状況下でも人間の介入なく，バルブ操作やシャベルを用いた掘削作業などの自律作業を継続できるようになることを実機実験により示した．