2019 Fiscal Year Research-status Report

数理モデルと実演解析によるロボット身体と行動知能の同時探索の理論構築と実世界適用

Research Project

Project/Area Number	19K20371
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	室岡雅樹東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (70825017)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	ロボット / 最適化 / 動作計画 / ヒューマノイド / マニピュレーション
Outline of Annual Research Achievements	研究初年度の本年度は、ロボットの動作生成を最適化の枠組みで実装・検証して体系化した。さらに、ロボット身体・環境の間の任意部位接触を、最適化をベースとして数理モデル化し複雑な動作生成の自動化へ適用した。まず、ロボットの即時的な姿勢を生成する従来技術である逆運動学計算を拡張し、時系列姿勢の探索や静力学・動力学に関する制約設定が可能な最適化問題として定式化することで、マニピュレータやヒューマノイドの多様な運動が自動生成可能であることをシミュレータ、実機で検証した。さらに、この最適化問題の目的関数に、スパース最適化項を追加したり、複数の互いに異なる解を同時に生成する項を追加したり、min/max関数の連続近似関数を追加したりすることで、アクチュエータ最小配置、多様な様式の動作軌道生成、複数の目的位置からの自動選択等を含む多彩で高度な動作生成が可能になることを示した。次に、動作生成の知見を、本研究のテーマの一つであるロボット身体に関する最適化へと展開させた。ここでは、ロボット身体と環境との間での接触を対象とし、前述の逆運動学計算の中で、ロボットのリンク表面や環境の表面における接触点が同時に自動探索され決定されるような、設計変数と目的関数の拡張を導いた。これを、マニピュレータのエンドリンクの表面上の任意点によるリーチング動作やモバイルマニピュレータの全身抱え上げ操作、ヒューマノイドの全身接触マニピュレーション動作の自動生成へ適用し、有効性を示した。この成果は本年度末にIEEE Robotics and Automation Lettersに採択された。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 当初の計画であった最適化をベースとしたロボットの行動と身体の探索という問題に対する最初の取り組みとして、ロボットの身体上での接触点をロボットの動作軌道と同時に探索する最適化手法を提案・実証し、IEEE Robotics and Automation Lettersに採択されていることから、研究は順調に進んでいると考える。
Strategy for Future Research Activity	本年度に構築されたロボットの身体表面の接触部位探索を伴う動作生成技術は、研究の大きな目的であるロボットの身体そのものを探索することへと展開させることが可能であると考える。この考えに基づき、最適化問題としての定式化や探索方法の検討を行い、実装・検証を深めることで、動作と身体の同時探索が可能な手法の構築を目指す。