2017 Fiscal Year Research-status Report
セマンティックマップを用いた先回り行動によるストレスフリー生活支援ロボットの開発
| Project/Area Number |
17K14619
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
萬 礼応 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任助教 (40781159)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 歩行者の姿勢推定 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請課題では、物体の位置に加えて用途などの意味を付加したセマンティックマップを構築し、環境中の人の移動軌跡と物体の情報の評価に基づいて人の行動を予測し、予測した人の行動に対して、ロボットの先回り行動によるストレスフリーな生活支援動作計画の実現を目的とする。
先回り行動を行うためには、ロボット周囲の人の動き認識し、予測する必要がある。申請者はこれまで、ロボットに搭載した2次元平面の広範囲な距離情報を取得可能なレーザレンジセンサを用いて歩行者の両脚を立脚・遊脚の歩容を含めて測定可能な技術を開発した。人の動きの予測を行うためには、人の姿勢を含めた測定ができることが望ましい。平成29年度は、取得した両脚の位置・速度および立脚・遊脚の状態から、人の姿勢を推定する技術を開発した。人がサービスロボットに対峙した際の接近やすれ違い動作に対して、人の姿勢を取得可能であることを確認した。
また、人に対してストレスフリーなロボットの動作を行うためには、ロボットの周囲の物体、人との位置関係に応じて、人が通る扉を開ける、人を回避して移動するなどの行動の選択が必要である。また、選択した行動に対しても、空間や人の位置との関係を考慮した動作計画が必要であるが、一つの制御器ですべての状況に対応可能な動きを実現することは難しい。平成29年度は、人と対峙した際の回避行動を対象に、深層学習を用いて、周囲環境情報としてレーザレンジセンサで取得したロボット周囲の距離情報および人との相対位置速度を入力として、事前に用意した特性の異なる複数の制御器の重みを学習し、ロボット周囲の環境に応じて適切な制御器を切り替えて行動する手法を提案し、数値シミュレーションにより検証を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本申請課題では、物体の位置に加えて用途などの意味を付加したセマンティックマップを構築し、環境中の人の移動軌跡と物体の情報の評価に基づいて人の行動を予測し、予測した人の行動に対して、ロボットの先回り行動によるストレスフリーな生活支援動作計画の実現を目的とする。
先回り行動を行うためには、ロボット周囲の人の動き認識し、予測する必要がある。申請者はこれまで、ロボットに搭載した2次元平面の広範囲な距離情報を取得可能なレーザレンジセンサを用いて歩行者の両脚を立脚・遊脚の歩容を含めて測定可能な技術を開発した。人の動きの予測を行うためには、人の姿勢を含めた測定ができることが望ましい。平成29年度は、取得した両脚の位置・速度および立脚・遊脚の状態から、人の姿勢を推定する技術を開発した。人がサービスロボットに対峙した際の接近やすれ違い動作に対して、人の姿勢を取得可能であることを確認した。
また、人に対してストレスフリーなロボットの動作を行うためには、ロボットの周囲の物体、人との位置関係に応じて、人が通る扉を開ける、人を回避して移動するなどの行動の選択が必要である。また、選択した行動に対しても、空間や人の位置との関係を考慮した動作計画が必要であるが、一つの制御器ですべての状況に対応可能な動きを実現することは難しい。平成29年度は、人と対峙した際の回避行動を対象に、深層学習を用いて、周囲環境情報としてレーザレンジセンサで取得したロボット周囲の距離情報および人との相対位置速度を入力として、事前に用意した特性の異なる複数の制御器の重みを学習し、ロボット周囲の環境に応じて適切な制御器を切り替えて行動する手法を提案し、数値シミュレーションにより検証を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度の成果により、レーザレンジセンサを用いてロボット周囲の広範囲の歩行者の歩容および姿勢を取得可能な技術を開発した。ロボットによるストレスフリーな生活支援を行うために、今後は、取得した歩行者の姿勢を含めた移動軌跡と環境中の空間や物体情報に基づいて、歩行者の次の行動の予測を行う。そのために、深層学習による物体検出を行い、検出した物体をいす・扉など移動、操作可能な準動的物体、テーブル・本棚などあまり移動しない準静的物体、壁など移動しない静的物体に分類し、階層的な物体のプロパティとして地図上に埋め込んだセマンティックマップを構築し、歩行者の移動軌跡および空間・物体の意味情報から人の移動を予測する技術を開発する。
さらに、ロボットの行動計画に対して、人の予測行動および環境中の空間や物体の位置関係、意味情報に基づいて、人の進行方向にあるロボットが操作可能な扉を開けるなどの人の生活支援のために適切な行動を選択する技術を開発する。
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