Estimation of Human Locomotion Using Artificial Intelligence and Application to Control of Biped Robot
| Project/Area Number |
22K04012
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
|
|---|
| Research Institution | Ehime University |
|---|
Principal Investigator |
李 在勲 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (00554411)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
|
|---|
| Keywords | 両脚関節角度推定 / ウェアラブルセンサ / 慣性センサ / 足底圧センサ / 歩行ロボット / Human Locomotion / Motion Estimation / Artificial Intelligence / Biped Robot |
|---|
| Outline of Research at the Start |
人間の歩行運動は、脳の命令信号だけでなく脊髄の運動発生器(CPG: Central Pattern Generator)による両脚の制御で行われ、成長とともに形成された習慣的な動作パターンを持つ。本研究では、腰部に装着した慣性センサからの計測データのみで両脚の動作を実時間で推定する人工知能アルゴリズムを提案する。また、歩行運動の特徴をパラメタ化する方法を用いて、特定パターンの歩行動作を生成するアルゴリズムを開発し、さらに歩行ロボットの制御へ活用する方法を模索する。これは脊髄の運動発生器の役割を、歩行運動の計測データを基に解明し人工知能で再現しようとする新しい試みである。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
下半身に着用した単一慣性センサと深層学習アルゴリズムを用いた両脚関節角度推定アルゴリズムを開発した。まず、被験者の下半身の各関節角度を計測できるウェアラブル・センサシステムを構築し、光学式モーション・キャプチャーを用いて精度確認を行った。そして、保有している高性能計算機とソフトウェアを改良して機械学習環境を用意した。被験者16人から様々な歩行運動に対する動作データ収集実験を行った。CNNとLSTMのネットワークを基にモデル構造と学習条件を変化させ、最適な両脚関節角度の推定アルゴリズムを導出した。テストデータを用いた検証を行い、提案したアルゴリズムの性能を分析した。その結果、腰部に装着した単一慣性センサから両脚関節角度を推定する先行研究の方法をさらに発展させて、腰部だけでなく下半身を構成する大腿部や脛部、足部の中で任意の部位に装着した単一慣性センサから両脚関節角度を推定することが可能であることを明らかにした。
また、両足の足底圧を測定するインソールセンサ装置を開発し、光学式モーション・キャプチャー・システムとの同期化を行った。開発したインソールセンサ装置と光学式モーション・キャプチャーを用いて様々な歩行運動に対する動作データ収集実験を行い、足底圧データから両脚関節角度を推定するアルゴリズムを開発した。
歩行動作生成アルゴリズムを適用するための歩行ロボットのシミュレーション環境を、Gazeboを用いて準備した。また、その歩行ロボットの構築のために、安価のBLDCモータを用いたアクチュエータモジュールを開発した。
手書き動作中の筆記具に対する加速度および角速度情報とペン先の接触力情報の測定が可能なデジタルペンを用いて、手書き動作から文字を認識するディープラーニング・アルゴリズムを開発した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
研究計画では腰部に装着する慣性センサから歩行動作を認識することを目的としていた。研究を行った結果、腰部だけでなく下半身の大腿部、脛部、足部のどの部位に、一つの慣性センサのみを装着することで、両脚関節角度を推定するアルゴリズムの開発が実現できた。特に、慣性センサデータに対する積分計算を行う必要がなく、加速度および角速度の生データにディープラーニングを適用することで両脚関節角度推定が可能な方法が実現でき、計画以上の成果が得られた。また、歩行動作だけでなく手書き動作にも認識アルゴリズムを適用して、書いた文字を手書き動作から識別する人工知能を開発した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
人間の歩行動作に対する両脚関節角度推定アルゴリズムをさらに発展させて、走行や跳躍などの複雑な動作に適用するためにデータ収集実験と動作推定アルゴリズム開発を行う。さらに、高齢者や歩行障害者の歩行動作に対する動作推定アルゴリズムも開発する。
また、人間の動作データに基づく歩行動作生成アルゴリズムを開発する。歩行動作に対するデータ収集を行い、腰部の動きから歩行運動の特徴量を抽出する方法と、その特徴量から両脚関節の動きを生成する人工知能アルゴリズムを開発する。
さらに、前年度に開発したアクチュエータの改良を行い、二足歩行ロボット実験機の開発を行う。また、二足歩行ロボットの計算機シミュレーションを通して基本的な歩行動作制御方法を開発し、実験機を用いた検証を行う。
|
Report
(1 results)
Research Products
(12 results)
