2019 Fiscal Year Research-status Report
Ball sport partner robot using human anticipation skill
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18K18087
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
西川 鋭 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (50761144)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 知能機械 / ヒューマンロボットインタラクション / 予測 / スポーツ / 人模擬 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は球技スポーツロボットの実現に向けた技術と対戦型インタラクションの検討を行った。
・以前開発したバドミントンロボットアームのような空気圧ロボットの制御について前年に提案したダイナミクスの学習に基づく最適制御での運動生成法の多自由度への拡張に取り組んだ。ここでは4自由度バドミントンロボットアームの空気圧ダイナミクスまで含む物理モデルを構築し、シミュレーションによる検討を可能とした。即応的動作生成に向けた検討のために、このモデルは構え姿勢が反応時間に与える効果の解析にも使用した。
・卓球の計測、ロボット実現に向けて、ボールの計測、軌道予測に取り組んだ。卓球ボールは軽量でボール自体には反射材を取り付ける等の細工をすると挙動が大きく変わってしまうため、複数のRGBカメラからの画像を基にボールの3次元位置を計測するシステムを構築した。さらに、卓球においてはボールの回転がその軌道に与える効果が大きく、物理モデルに基づく予測が困難であるため、ニューラルネットワークによる軌道予測についても取り組んだ。
・球技スポーツのような対戦型の対人インタラクションの実現に向けて、2体のエージェントによる対戦型インタラクションの生成に取り組んだ。球技ではボールを打つ難しさがあるため、その実現に先立ちここではインタラクション部分に集中してより容易に扱えるタスクとして、お互いに手を押し合い相手のバランスを崩す手押し相撲を取り上げた。物理シミュレータ上に2体のエージェントを作成し、マルチエージェント強化学習の枠組みで、運動の予測がインタラクションに与える効果について調査した。
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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
前年度に引き続きロボットの動作生成に取り組んだほか、球技の計測・ロボット実現に必要なシステムの構築、対戦インタラクションについての予測を含めた検討と幅広く研究を進展させることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き対人スポーツロボットの要素技術に取り組むと共に、人の運動要素について計測解析を進め、対人スポーツ練習パートナーロボットの実現を目指す。
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| Causes of Carryover |
今年度はシミュレーションによる検討を優先して行ったため、計測・ロボットに関わる費用の一部は次年度に回した。次年度請求分と合わせて計測・ロボット関連の費用に充てる計画である。次年度はこれら以外には主に成果発表に関する費用がかかる予定である。
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