運搬物体と路面に応じた踏破性獲得に基づく外乱下でのヒューマノイドの適応移動計画

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 20K23340
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 小椎尾 侑多 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (30886065)
• Project Period (FY): 2020-09-11 – 2022-03-31
• Keywords: 適応移動計画 / 安定化制御 / 物体運搬

Outline of Annual Research Achievements

本研究は，砂利や土などの不整地や障害物がある複雑環境において，運搬物や路面状況に応じたヒューマノイドの自律的移動の実現を目的としている．その目的を達成するための構成要素として，(i)未知外力に対する安定化制御，(ii)目的地まで誘導する移動計画，(iii)運搬状況および環境の認識・適応，がある．まず，(iii)に関して，前年度は着地可能領域を凸包の集合として認識することで，ロボットのバランスと足場を考慮した移動を即座に決定するシステムを実現した．しかし，着地可能領域の認識に平面認識を用いており，認識の安定性が悪く，また計算コストもかかるため実環境への適応が困難であった．そこで本年度は，平面認識を通さず格子点の法線情報を直接用いて着地可能領域を判断する方法を実装した．これにより，スロープや丘，溝などが混在する環境でも，転倒せず着地可能な足場を適切に認識することが可能となった．本手法と前年度提案した踏破性マップを統合することで，未知環境における物体抱え運搬や一輪車運搬の自律移動が行えることを確認した．
(ii)に関しては，ゴール地点までへの大域経路計画とそれに追従する局所経路経路を用いることで，途中で突然ロボットが押されるなどの外乱が加わっても段差などの足場に対応しながらゴール地点まで自律移動できることを実機実験により確認した．
また，(i)に関して，本年度は路面高さ認識誤差にロバストな遊脚軌道生成法を提案した．認識誤差の範囲を歩行安定化制御により十分吸収となった．これらのシステムを用いて芝生や土，木の根があるような実環境での屋外実験を行った．ロボットに搭載されたバッテリ稼働時間の限界まで転倒せず歩行できることを確認した．
以上より，本研究では，未知環境や運搬物からの外乱に対処しながら所望の地点まで自律的に移動できるシステムを実現できたといえる．