2022 Fiscal Year Annual Research Report
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21K17832
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
大谷 拓也 早稲田大学, 理工学術院, 次席研究員(研究院講師) (70777987)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ロボティクス / ヒューマノイド / 操縦 / 安定性 / 身体所有感 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
操縦者の身体各部運動量に基づいた人型ロボット運動生成手法を開発した．操縦者の運動計測には全身型のモーションキャプチャシステムを用い，事前に計測した操縦者の身長や体重から身体各部の長さ・重量・慣性モーメントを概算し，各部運動量を算出する．この各部運動量に，操縦者と操縦対象ロボットの重心高さ比率および全重量比率を係数として乗算し，人型ロボットの目標各部運動量を算出する．目標各部運動量を実現するための各関節の目標角速度を，ロボット各部の長さや重量などの設計仕様として分かる情報を用いて算出することにより，ロボットの身体パラメータが操縦者と異なっていても目標各部運動量を達成することが可能となった．さらに，操縦者とロボットの差を小さくするため，ロボット側での自動安定制御と統合した．提案手法を用いて，人型ロボットの安定性が向上可能かを人型ロボットの運動シミュレーションにて評価した．実験条件として，提案する運動生成手法を用いて操縦者の運動をロボットに向けて変換した場合と，操縦者の運動をそのまま実行した場合について，立位時やパンチング動作などを行なった際にロボットモデルの運動継続時間が長くなることを確認した．
さらに，ロボットと操作者のリンク長のずれをフィードフォワードに補正するためのパラメータ最適化手法を提案した．具体的には，事前に用意した数種の目標運動を操縦者に行ってもらい目標手先座標に対するずれを最小化するよう最適化問題を解くことにより補正パラメータを得る．最適化した補正パラメータセットをリアルタイム制御時に反映させることにより，操作者が視覚フィードバックを用いずとも自然な運動により想定している操縦を可能とした．被験者による操縦実験により，提案手法により操縦中の精神的負担や長い操作習熟が必要ないロボット操縦が可能であることを確認した．
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