Development of multi-contact motion planning based on learned future contact feasibility

• Project/Area Number: 23K16978
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 熊谷 伊織 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60803880)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: ヒューマノイドロボット / 多点接触 / 動作計画 / 強化学習

Outline of Research at the Start

本研究ではヒューマノイドロボットがその身体構造を活用し、大型構造物組立現場のような未知の複雑環境において人間が行うような複雑さと速度を備えた多点接触動作を計画する手法を実現する。そのためには、その場で無限に存在する環境との接触点候補の中から適切な接触点を選択し、運動学的・動力学的制約により実現不可能な動作を除外する技術が必要となる。本研究ではロボットが環境と接触することでそれ以降の動作の可解性や質がどの程度高まるかを「接触の将来性」として定量化し、強化学習手法による長期的な将来性の予測と最適化手法による明示的に運動学的・動学的制約を考慮した動作計画を統合することでこの問題を解決する。