2022 Fiscal Year Final Research Report
Realization of collaborative robot motion based on human behavior understanding and predicting
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20K04404
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Chubu University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 動作計画 / 協調動作 / 動画予測 / コンフィギュレーション空間 / 行動理解 / 協働ロボット / 人物姿勢推定 / 深層学習 |
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| Outline of Final Research Achievements |
To understand and predict the behavior of a human working in the same space as a cooperative robot, we developed a deep learning network that can predict the behavior and posture of a human in real time based on previously observed video images. For motion planning, we propose a configuration space that corresponds to the time-series changes by extending the configuration space used for motion planning. Furthermore, by applying the proposed method, we established robot motion planning by assessing and predicting human actions. The effectiveness of the proposed method was confirmed based on the results of the evaluation experiments in real environment using a dual-armed collaborative robot.
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| Free Research Field |
知能ロボティクス
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
人間と同じ空間で働くことができる協働ロボットの導入が進められている．安全対策のためにロボットの速度を落とす等の対応が採られているが，生産性が低下する問題を抱えていた．本研究では人間の行動理解・予測することで，人間が非定常的な行動を取った場合においても，その行動を阻害しないロボットの動作を実現した．リアルタイムに人間の行動を理解・予測する手法の実現，及びこれまでの動作計画アプローチとは全く異なる手法を確立できたことから，本研究の学術的意義は高い．また，今後も様々な分野において作業の自動化が進められることが予想され，協働ロボットの導入が加速することから，本研究の社会的意義も大きいと考えられる．
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