| 研究課題/領域番号 |
20K04404
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
山内 悠嗣 中部大学, 理工学部, 講師 (10736135)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020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 | 動作計画 / 協調動作 / 動画予測 / コンフィギュレーション空間 / 行動理解 / 協働ロボット / 人物姿勢推定 / 深層学習 / 異常検知 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では人の行動理解と予測に基づいてロボットの協働動作を獲得することを目的とし，これを達成するために本研究では2つについて取り組む．1つ目は，協働ロボットと同じ空間で作業する人間の行動理解及び，現在の行動から未来の行動を予測するアルゴリズムの確立である．センサー情報から機械学習によって人の姿勢を推定し，ある一定期間の姿勢推定結果から最もらしい行動を予測する．2つ目は，人間の行動を理解した上でのロボットの動作計画である．これにより人間の作業に干渉しないような協働ロボットの行動を実現する．
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| 研究成果の概要 |
協調ロボットと同じ空間で作業する人間の行動理解，及び予測を実現するために，観測した過去の映像から深層学習ネットワークにより次時刻以降の人間の行動及び姿勢をリアルタイムに予測することを可能とした．そして，人間の行動を理解した上で，ロボットの動作計画を実現するために，動作計画に使用されるコンフィギュレーション空間を拡張して時系列変化に対応させたコンフィギュレーション時空間を提案した．さらに，上記の手法を応用することで，人物の行動の理解・予測結果を用いてロボットの動作を計画する手法を確立した．双腕型協働ロボットを用いた実環境における評価実験の結果，提案手法の有効性を確認した.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人間と同じ空間で働くことができる協働ロボットの導入が進められている．安全対策のためにロボットの速度を落とす等の対応が採られているが，生産性が低下する問題を抱えていた．本研究では人間の行動理解・予測することで，人間が非定常的な行動を取った場合においても，その行動を阻害しないロボットの動作を実現した．リアルタイムに人間の行動を理解・予測する手法の実現，及びこれまでの動作計画アプローチとは全く異なる手法を確立できたことから，本研究の学術的意義は高い．また，今後も様々な分野において作業の自動化が進められることが予想され，協働ロボットの導入が加速することから，本研究の社会的意義も大きいと考えられる．
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