連続して跳躍と打撃を行うヒト型ロボットの開発

• Project/Area Number: 19K14936
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: OMRON SINIC X Corporation
• Principal Investigator: 田中 一敏 オムロンサイニックエックス株式会社, リサーチアドミニストレイティブディビジョン, シニアリサーチャー (10805774)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: ロボット / スポーツ / 運動学習 / ヒューマノイド / 空気圧

Outline of Research at the Start

目的を達するためには、速度と加速度の大きい運動を行うヒト型ロボットの設計法を明らかにする必要がある。加えて、ヒト型ロボットによる過渡的で高速な全身運動の生成方法を明らかにする必要がある。
課題を解決するため、機構、電気、空気の各系を一体化し、樹脂を利用することによって、軽量で俊敏なヒト型ロボットを開発する。加えて、シミュレーションを併用して効率的に学習し、並列化によって高速に計算することで、過渡的で高速な全身運動を生成する。

Outline of Annual Research Achievements

ヒト型ロボットは、人間が行う作業を代替するロボットである。しかし現状、ヒト型ロボットの運動速度は大きく人間に劣る。このため、機動力を高める方法が模索されている。本研究でも、機動力の高いヒト型ロボットの構成法を探求する。特に、探求達成の成否をよく示すように、連続して跳躍を打撃を行うヒト型ロボットを開発する。すなわち、状況に応じた過渡的で高速な全身運動を瞬時に行うヒト型ロボットの開発が目的である。この目的を達成するため、(1)速度と加速度の大きい運動を行うヒト型ロボットの身体設計法、および(2)過渡的で高速なヒト型ロボットの全身運動を生成する方法の2つの問いに答えを出す。
今年度は、速度と加速度の大きい運動を行うヒト型ロボットの身体設計法の構築に向けて、連続して跳躍を打撃を行うヒト型ロボットのシミュレーションを行い、そのようなロボットを実現するために必要な仕様を調べた。次に、そのような仕様を満たす駆動方法について検討し、新規な駆動方法を発想した。続いて、その駆動方法の実効性を調べるため、原理検証のための駆動装置を試作し、改良を重ねた。
さらに今年度、過渡的で高速なヒト型ロボットの全身運動を生成する方法の構築に向けて、ロボットが試行錯誤を通じて制御則を獲得する手法を新たに発想し、原理検証のための実験環境およびシミュレーションを構築し、ロボット実験を通じて有効性を検証した。その中では、モデル最適制御および深層強化学習などの技術を活用して、研究を進めた。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

現在まで、速度と加速度の大きい運動を行うヒト型ロボットの身体設計法、および過渡的で高速なヒト型ロボットの全身運動を生成する方法の構築に向けた技術を開発し、それらの成果を一部論文として投稿できており、順調に進展している。

Strategy for Future Research Activity

今後の研究では、これまでに開発した駆動機構を評価し、その有用性を示し、ロボットに搭載した性能評価へと進む。加えて、実機での学習をより高速に行うための、効果的なシミュレーションの活用法や、運動感覚情報の抽象化に取り組む。