| 研究課題/領域番号 |
18H06474
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
室岡 雅樹 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (70825017)
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| 研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ヒューマノイド / マニピュレーション / 深層学習 / 物理モデル |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，単腕，双腕マニピュレータロボットからヒューマノイドロボットまで多様なロボットに適用可能な自律行動実現能力の向上のための運動生成や視覚・音声認識からなるロボットシステム構成を，モデルに対するロバスト性に重点を置きながら研究した．ロボットの物理モデルに基づく，ロボット構成に汎用的な動作生成法として，解析勾配を用いた最適化計算によって目標誤差を最小にするコンフィギュレーション列を生成する手法により，多様な形態のロボットによるマニピュレーション動作が生成可能であることを示した．これは，解発散項による局所最適解回避や組み合わせタスク目標の連続関数近似により，従来のタスクモデル記述では表現することの難しい目標タスクにまで適用可能であることが明らかとなった．また，動力学シミュレーションを活用した全身姿勢修正により，前述の手法のように解析的な勾配を利用することが難しい複雑形状での多点接触姿勢を効率的に生成可能であることを示した．また，運動生成のみならずロボットシステム全体への展開として，タスク遂行のための大局的状態遷移において，タスクスケジュールモデルに基づいた自律的サブタスク動作遷移と人からの音声，視覚，力覚提示から獲得されるインタラクションモデルに基づいたサブタスク動作遷移修正に基づいて，大規模タスクを確実に実行可能なロボットシステムを構成した．これらの成果は，シミュレーション上でのマニピュレータ，モバイルマニピュレータ，小型ヒューマノイド，等身大ヒューマノイドの動作実現，等身大ヒューマノイドロボット実機による全身環境接触動作やマニピュレーション動作を伴う一連のタスク実現により有効性が検証された．
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| 現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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