軟弱路面を超安定姿勢で移動可能な脚型ロボットの腹ばい運動生成に関する研究
| Project/Area Number |
18J13950
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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 | Waseda University |
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| Research Fellow |
松澤 貴司 早稲田大学, 先進理工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | 脚ロボット / 不整路面 / 腹ばい移動 / 強化学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究課題内容を実現するため，平成30年度では(i) 強化学習による腹ばい運動生成，(ii) 瓦礫路面のモデル化，(iii) 環境認識センサによる瓦礫路面の認識の3つに着手した．
まず(i)では，強化学習による腹ばい運動生成ならびに移動性能の定量的の評価に向け，その前段階として平成30年度ではまず現状の腹ばい移動の動作の改良に着手し，ロボットの足先の可動域と安定性に基づいた足先軌道決定手法を開発した．さらに，傾斜路面において，胴体の接地領域である支持多角形の稜線まわりの転倒を防ぎつつ移動が可能になった．これにより，傾斜路面においても問題なく腹ばい移動が可能であることを確認した．また，優先度付き逆運動学（Nakamura et al., 1987）を脚の運動生成に導入し，腹ばい運動中において脚の姿勢が崩れることなくロボットが移動できることを確認した．次に(ii)では，路面に関しては，質量，大きさ，形状，摩擦係数などのパラメータを用いて瓦礫路面のモデル化を行った．各種パラメータの値によって腹ばい移動の踏破性が異なり，特に瓦礫一つ一つの大きさがロボットの踏破性に影響を与える傾向があることをシミュレータにて確認した．さらに(iii)では，市販の測域センサ，デプスセンサを脚ロボットに搭載し，瓦礫路面を対象に点群を取得する予備実験を行った．
今後の研究方策としては強化学習を用いた腹ばい運動生成法の開発に着手する．平成30年度に開発したロボットの足先の可動域と安定性に基づいた足先軌道決定手法を用いた腹ばい移動と比較し，提案手法が腹ばい運動の移動性能にどれだけ寄与するかを定量的に評価する．この評価の際，瓦礫路面のパラメータ変更が強化学習に与える影響の検証や，脚ロボットの実機実験に向けた環境認識センサによる瓦礫路面高さの検出ならびに高さ情報を腹ばい運動生成に反映させるシステム構築にも着手する．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
(i) 強化学習による腹ばい運動生成：強化学習による腹ばい運動生成ならびに移動性能の定量的の評価に向け，その前段階としてまず現状の腹ばい移動の動作の改良に着手した．具体的には，現状開発されている腹ばい移動の足先軌道に着目し，ロボットの足先の可動域と安定性に基づいた足先軌道決定手法を開発した．この手法によって従来の腹ばい移動よりも1回の動作あたりの進行量が大きくなり，移動速度の向上が見込まれる．さらに，傾斜路面において，胴体の接地領域である支持多角形の稜線まわりの転倒を防ぎつつ移動が可能になった．すなわち，ロボットの足先を地面に引きずって進行方向が意図せず変わるという現象がなくなり，傾斜路面においても問題なく腹ばい移動が可能であることを確認した．また，優先度付き逆運動学（Nakamura et al., 1987）を脚の運動生成に導入し，腹ばい運動中において脚の姿勢が崩れることなくロボットが移動できることを確認した．
(ii) 瓦礫路面のモデル化：質量，大きさ，形状，摩擦係数などのパラメータを用いて瓦礫路面のモデル化を行った．各種パラメータの値によって腹ばい移動の踏破性が異なり，特に瓦礫一つ一つの大きさがロボットの踏破性に影響を与える傾向があることが分かった．瓦礫の大きさの増加に伴って路面の凹凸高さも大きくなり，ロボットが腹ばい移動で足先や胴体を進行方向に繰り出す際に瓦礫と衝突しやすくなるため踏破が難しくなることを確認した．
(iii) 環境認識センサによる瓦礫路面の認識：環境認識センサによる路面の認識に関しては，市販の測域センサ，デプスセンサを脚ロボットに搭載し，瓦礫路面を対象に点群を取得する予備実験を行った．今後は点群処理ライブラリPoint Cloud Libraryを用いて瓦礫路面の高さを検出し，腹ばい移動の運動生成におけるパラメータとして利用できるように実装を進める．
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| Strategy for Future Research Activity |
(i) 強化学習による腹ばい運動生成：平成30年度の研究活動により，優先度付き逆運動学を用いて腹ばい運動の運動生成を改良した．特定の姿勢の関節角度値を指定することで，その姿勢になるべく追従しながら足先の目標軌道を満たすように関節角度を算出している．平成31年度では特定の姿勢を強化学習を用いて変更し，これまでの足先と胴体のみを接地する腹ばい運動のパターンにとらわれない様々な運動パターンが生成できるように実装を進める．さらに，平成30年度に開発したロボットの足先の可動域と安定性に基づいた足先軌道決定手法を用いた腹ばい移動と強化学習を用いた腹ばい移動を比較し，提案手法が腹ばい運動の移動性能にどれだけ寄与するかを定量的に評価する．
(ii) 瓦礫路面のモデル化：(i)で開発した腹ばい運動を評価する環境としてシミュレータで瓦礫路面のパラメータを指定する．パラメータが異なる複数種類の瓦礫路面を作成し，それぞれのパラメータが腹ばいの踏破性にどのように影響するか，さらに強化学習の結果にどのように影響するかを確認する．
(iii) 環境認識センサによる瓦礫路面の認識：(i), (ii)で得られた成果を脚ロボットの実機で確認するため，環境認識センサを用いて瓦礫路面の高さ情報が検出できるように実装を進める．また，検出した路面情報を運動生成に反映できるようにシステムの構築を進める．
上述の研究方策を通して得られた研究成果を国内学会・国際会議にて積極的に発表する．
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
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[Presentation] End-effector with a Hook and Two Fingers for the Locomotion and Simple Work of a Four-limbed Robot2018
Author(s)
Takashi Matsuzawa, Asaki Imai, Kenji Hashimoto, Tomotaka Teramachi, Xiao Sun, Shunsuke Kimura, Nobuaki Sakai, Yuki Yoshida, Kengo Kumagai, Takanobu Matsubara, Koki Yamaguchi, and Atsuo Takanishi
Organizer
2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), October, 2018
Related Report
Int'l Joint Research
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