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Comprehensive data-driven learning, prediction and generation of whole-body contact motions based on cyber-physical human model

基于网络物理人体模型的全面数据驱动的全身接触运动学习、预测和生成

基本信息

批准号：
22H05002
负责人：
吉田英一
金额：
$ 121.22万
依托单位：
Tokyo University of Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-27 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

インタラクティブサイバーフィジカルヒューマン(iCPH) によるデータ収集の枠組みに関しては、ヒューマノイドロボットのプラットフォームとして、小型 (ROBOTIS OP-3) と等身大 (川崎重工 Kaleido) を導入し運用を開始した。ロボットや人間の外表面に装着可能な柔軟な分布型センサとして、3cm間隔で接触を検出できる市販センサの利用を開始するとともに、より高密度 (1cm以下)で面接触を計測可能な分布型センサと信号伝送系を実装し、接触分布がリアルタイムで取得できることを確認した。① 接触運動の汎用表現の雛形の検討と事例データの整備に関しては、人間歩行運動データを例に取り、人間とロボットの両方に適用可能な身体部位と環境との接触列表現のプロトタイプを導出した。事例データに関しては、人間の運動と複数の接触を同時に計測したデータを作成し、人体形状の汎用的表現SMPLによる運動と接触力を同時に利用できるデータとして整備した。② 接触運動の逆最適化手法の導出に関しては、これまでに構築した解析勾配手法を用いて、ヒューマノイドロボットに対して逆最適化制御の高速計算手法を構築した。また、強化学習を用いた運動戦略の獲得について研究を実施し、小型ヒューマノイドロボットの歩行運動、全身運動に対して有効性を検証した。③ 接触運動ネットワークの学習機構のプロトタイプ作成に関しては、人間の歩行運動を対象に、運動データから地面との接触状態を推定する学習システムのプロトタイプを構築した。これを既存の公開歩行データベースに適用し、データセットを学習用・評価用に分け、学習に使用していない評価データで接触の推定が可能なことを検証した。また、その学習結果を本課題で取得した事例データに適用し、精度は下がるものの接触推定が行える可能性が示された。

iCPHによるデータCollectionの枠组みに关しては, ヒューマノイドロボットのプラットフォームとして, small (ROBOTIS OP-3) とLife-sized (Kawasaki Heavy Industries Kaleido) をIntroduction しUse をStart した. The outer surface of the ロボットや人间にに soft and distributed type センサとして, 3cm Interval contact を検出できるmarket センサのutilization をstart するとともに、よりHigh density (Below 1cm) surface contact measurement is possible, distributed signal transmission system is installed, and contact distribution contact measurement is confirmed. ① The general expression of contact sports is the prototype of the case, the case of the preparation, the case of the walking sports, and the case of the walking movement. , the human world is applicable to the possible body parts and environmental contact list and is derived from the list. Case study of the movement of the human world, plural contact and simultaneous measurement, creation of the human body The shape is widely used to express SMPL's motion and contact force, and it is also used to control the movement and contact force of the SMPL. ② The inverse optimization method of contact sports is derived from the analysis and matching method of the construction and analysis.いて、ヒューマノイドロボットに対してInverse optimal control is a high-speed calculation technique and is constructed.また、Reinforcement learning を Use いたmotion strategy のGet についてResearch を実时し、Small ヒThe effectiveness of ューマノイドロボットの歩, whole-body exercise is proven. ③ Contact sports training institute's contact sports training institute's contact sports training institute's contact sports training institute's contact sports training centerに、Sports データからGround とのContact state をEstimated するLearning システムのプロトタイプをConstruction した.これをExisting public steps are available for use, データセットをfor learning and evaluation Divide け, learn に use していない価データで contact の presumption がなことを検证した. The learning results of this project are as follows: the application of the case and the accuracy of the contact estimation and the possibility of execution are shown.