| Project/Area Number |
22K17982
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
GARCIA GUSTAVO 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 准教授 (80778150)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | Human safety / Human-Robot Interaction / 安全性 / 人間とロボットのインタラクション / ロボット動作計画 / HRI / 安全性・効率トレード・オフ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，日常生活環境においてサービスロボットが人間に近接して動作することを可能とする，「In-motion Visibilityに基づく安全で効率的でインタラクティブなサービスロボット」という概念を提案しその有効性を示す．ロボットがタスク実行中に人間や物体や動作を含む重要な出来事を「どの程度注意深く見る必要があるか？」に関して，それを定量化し推定する手法を明らかにする．提案した指標に基づいてロボットが行動するための動作生成手法を確立することで，人間の安全性（人間の動作に反応），効率性（物体を検出），HRI能力（人間の行動を認識）の面で，ロボットの能力が飛躍的に向上する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
私は、ロボットのタスクに応じてカメラの配置を最適化する手法に取り組んでいる。この手法により、エルボーカメラシステムと比較して、ロボットの観察能力を向上させることができると考えている。カメラの位置決めが明確になり、安全要件が明確になったら、人や物が予想される周辺エリアの監視を維持するために、ロボットタスク用に生成された元のモーションを修正する。可視性の向上により、ロボットは動作中に人の安全を維持することができる。可視性を考慮して学習するために、5次スプライン曲線の異なる条件で複数の軌跡が生成される。次に、可視性ターゲットを考慮するためにモーションプランニングトランスフォーマーが使用され、最後にローカルプランナーを使用して、衝突のない軌道が得られる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
提案手法に取り組んでいる間に、安全性のための高い視認性とタスクターゲットのための高い視認性の間で揺れ動く軌跡の生成に関する問題に遭遇した。これは異なるカメラ配置を必要とするようだが、カメラを再配置すると同様の問題が発生する。我々は、両方の視認性基準が最適化されるように、多目的最適化アルゴリズムを使用してこれを解決することを計画している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の課題として、このプロジェクトの提出時点では存在しなかった最先端の方法を用いて軌道を学習する予定である。基本的には、基礎モデルを用いて、その基礎モデルの基礎となる人間の知識を活用することにより、ロボットが移動すべき場所を決定することを計画している。
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