| Project/Area Number |
23KJ0550
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
佐藤 裕弥 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2023-04-25 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,700,000 (Direct Cost: ¥2,700,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
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| Keywords | 身体構造推定 / 推定アルゴリズム / IMUセンサ / 確率分布 / ロボット |
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| Outline of Research at the Start |
一般の生活環境において，ロボットが人間と協調して社会活動を送るには，機体の一部が故障しても動作継続が可能であることが求められる．また，必要に応じてロボットの機能拡張を簡単に実現できる機能も求められる．こうした機能を実現するために，本研究では「データ同化」の手法を活用する．データ同化は，大量のデータを使ってシミュレーションの精度を向上させる確率論・統計学を用いた手法であり，気象予報などで活用されている．この手法によって，ロボット制御で使用するシミュレータに実機の状態を効率的に反映させることで，急に身体の一部が故障した場合や，仕様変更のために身体の構造が変化した場合に自動的に対応できるようにする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度では，身体中に取り付けられた慣性計測装置(以下，IMUセンサ)からロボットの身体構造を推定する基礎技術を開発した．IMUセンサとは，加速度と角速度を計測可能な装置であるが，これらを複数身体に取り付けてロボットを動かすことで，各センサは角速度と共に遠心力を感じ，遠心力が加速度として観測される．観測された遠心力と角速度から，取り付けられたセンサの相対位置および相対姿勢を逆算できることに気づき，新しい身体構造推定手法を提案した．
当該年度ではまず，最も簡単な身体構成であるロボットマニピュレータを用いて実験した．IMUセンサを2つ搭載した接合モジュールを開発し，これらを変形しにくく剛体近似が可能なリンクに取り付けて簡単なマニピュレータを構成し，リンクの長さおよびモジュールの取り付け姿勢（以下，ロボットの幾何構造）を推定した．任意形状のリンクで効果があることを実証するために，自然物である木の棒を用いてマニピュレータを構成した．検証実験から，2つの木の棒から構成された6自由度マニピュレータで，目標位置へ手先を到達できることを確認した．この内容を論文にまとめ，国際学会へ投稿し，2024年4月現在査読中である．
さらに，複数のIMUセンサから推定されたロボットの幾何構造の精度を評価するために，また他のセンサから得られた情報を統合できるようにするために，確率的に扱う手法を考案した．ロボットの幾何構造のうち姿勢に関わるものは，従来確率的に取り扱うことが困難であったが，「ビンガム分布」と呼ばれる確率分布を用いることでその問題を解決した．当該年度では，ビンガム分布を効果的に取り入れたロボットの幾何構造推定手法を提案し，統計学的に扱いやすい形にすることができた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
2023年度での当初の研究計画では，ロボットの身体構造推定の補助のために，外部環境に固定されたカメラのような外部センサを積極的に利用した手法の解明を予定していた．しかし，当該年度の研究成果により，IMUセンサのような内部センサだけでも十分に高い推定精度を得られることが判明し，2024年度に予定されていた逐次的身体構造推定の手法の確立に大きく寄与した．さらに，より複雑な身体を有するロボットを取り扱うために，外部センサの積極的利用を予定しているが，その際に必要となる確率的手法の構成法についても大きな進捗が得られた．来年度の研究のための準備が完了したことに加え，当初の研究計画で予定されていたよりも理想的な手法を発見したという点で，現在の研究進捗状況は計画以上の進展があったと考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度では，身体幾何構造の推定手法の応用性を確認するために，マニピュレータよりも多くの関節を有する二脚の人型ロボットなどを構成して検証を進める．2023年度までの研究成果によって，ロボットの幾何構造を推定するに足るセンサ構成法が明らかになったため，多種多様な身体を構成可能なリンク接合モジュールの構成法を洗練し，検証実験の効率を加速させる．
また，外部センサから得られた情報を統合するために，統計学的手法に基づくインターフェイスの構成法を明らかにし，多種多様なセンサ情報を取り込めるフレームワークを実装する．これは，2023年度に明らかにした確率的身体構造表現に基づいて発展させ，より一般的な形へ理論的側面も含めて拡張する．この際に，統計的機械学習および異常検知の知見や，気象予報などで用いられるデータ同化手法の適用を検討する．
さらに，研究室で保守・管理している既製のロボットに推定手法を適用し，道具利用等への手法の応用可能性を探る．提案手法はIMUセンサのみを用いているため，カメラを利用した場合と比較して扱うデータ量が格段に少なく省エネルギー化および小型化できる可能性があり，さらに視界不良等によって精度が悪化したり正常な推定が妨げられる現象も回避できる点で，実用的にも高い有用性を期待できる．
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