Task management framework for a humanoid robot based on object recognition in a semi-unkwon environment and task dependencies

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K20380
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: Kumagai Iori 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60803880)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 動作計画 / 環境認識 / 作業計画

Outline of Final Research Achievements

In this research, we developed "(1) motion planning method considering kinematics and statics of a robot" to generate whole-body motion which satisfies its kinematics and statics constraints to achieve the target task. We also introduced "(2) semantic recognition of objects in the environment". We integrated them into "(3) task management based on the motion planning and environmental recognition" and achieved the task management system which can autonomously execute target tasks with error detection and recover from errors with the assistance of the remote operator. We evaluated the effectiveness of the proposed method through the material handling task in a convenience store environment.

Free Research Field

ロボティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、運動学的・力学的な制約を考慮したヒューマノイドロボットの全身動作計画手法を拡張した可達域データベースに基づく動作計画手法を開発し、機械学習を用いた環境認識手法及び自律的なエラー検出が可能な状態遷移に基づくタスク管理システムを統合することで、商品陳列作業のような実世界における作業を遂行するロボットシステムを実現した。環境認識・動作計画・作業手順を統合したシステムを開発し、コンビニエンスストア模擬環境における物体操作作業を通して実世界においてその有用性を実証したことは、実用的な意義が大きいと考えている。