2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of stress-free human support robot by proactive action with semantic map
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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 / セマンティックマップ / 自己位置推定 |
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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。
人に対してロボットの動作計画を行うためには、ロボットの周囲の物体、人との位置関係に応じて、人の動きを認識し、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レーザレンジセンサを用いて歩行者の両脚の立脚・遊脚の歩容の認識および歩容の状態から姿勢角を推定する技術を開発し、その計測精度の検証を行った。また、ロボットが環境中で目的の位置に移動、動作するためには自己位置推定が必要であるが，人など動的物体に加えて、いすなど環境中の物体も人の操作により移動し、環境が変化することで、自己位置を見失う問題が生じる。環境中の物体を人などの動的物体、いす・荷物など人の操作により移動する可能性のある準動的物体、テーブル・棚などほとんど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、物体の属性情報を付加したセマンティックマップを構築し、事前地図とセンサ情報の対応付けの重要度を物体の移動属性に基づき変えることで、自己位置を見失いにくい手法を提案し、検証を行った。
さらに、2019年度は、複数の物体が置かれた人の生活空間でのロボットの円滑な移動を実現するために、物体のない自由空間を移動する行動に加えて、物体の属性を考慮して、ロボットがアームで物体を移動させることによる行動も選択可能な行動・動作計画手法を提案し、検証を行った。また、ロボットと人がインタラクションを行う際のロボットの動作音を含めた心理的な影響を評価するために、被験者実験によりロボットが人に接近する際の心理的空間モデルを設計し、検証を行った。
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Research Products
(1 results)
