| Project/Area Number |
14J09875
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Intelligent robotics
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
熊谷 伊織 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2017-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2016)
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| Budget Amount *help |
¥3,200,000 (Direct Cost: ¥3,200,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | ヒューマノイドロボット / 自己位置推定 / 周囲環境記憶 / 継続的タスク実行 / 遠隔指示自律統合 / 自己状態認識 / 意図提示自律系 / 注意指示 / 自己位置同定 / 自動車運転操作行動 / 割り込み型遠隔指示 / 自動車運転行動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は, 昨年度実現した注意誘導・意図提示システムのための自己位置同定・周囲環境地図生成手法を拡張しロボットが移動中に周囲環境認識, 動作計画および動作補正を行うことが可能な自律系を構成するとともに, 注意誘導可能な意図提示型遠隔指示系と統合したタスク実行システムを実現した.
まず昨年度実現した仮想レーザとビジュアルオドメトリを統合したヒューマノイドロボットの自己位置推定システムを拡張し, 移動計画や物体認識のための周囲環境点群生成系と統合した周囲環境情報記憶システムを構成した. このシステムは自己位置推定と周囲環境認識を実行周期と要求精度に応じて相補的に統合することによりヒューマノイドロボットに搭載可能な計算機で実行するための計算コストの低減と移動中の物体認識・動作計画に必要な認識精度の両立を可能にしたことが重要である. このシステムを用いることでヒューマノイドロボットが移動中に周囲環境記憶に基づく物体認識や移動計画を行うことが可能となり, 認識・動作計画時にロボットが停止することなくタスクを継続的に実行することが可能となった.
次にこれまでに実現してきた注意誘導可能な意図提示型遠隔指示系と周囲環境記憶を備えた自律系を統合し, ヒューマノイドロボットが未知環境で人間の指示を受けながら複数のタスクを継続して実行するための遠隔指示自律統合システムを構成した. 本システムはこれまでヒューマノイドロボットのタスク実行において課題となっていた状態推定の再利用性と遠隔操作時の操作性低下を周囲環境記憶と自己の動作計画を提示する遠隔指示システムにより解決したことが重要である. 提案するシステムは等身大ヒューマノイドロボットに実装され, ドア開け・物体運搬・バルブ操作等の複数タスクの継続的実行実験を通してその有用性が実証された.
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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