| 研究課題/領域番号 |
21K14102
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分20010:機械力学およびメカトロニクス関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
萬 礼応 筑波大学, システム情報系, 助教 (40781159)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 行動・動作計画 / 移動マニピュレータ型ロボット / 掃除計画 / 集合被覆問題 / 未知環境探索 / 意思決定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ロボットが複雑なタスクを実行するためには、周囲の状況を解釈して、目標の状態になるように、移動やマニピュレーションなどの行動・動作を適宜選択（意思決定）し、行動を切替える際の動作をシームレスに実行できる必要がある。そこで本研究では、ロボットが有する要素機能を実行可能な空間と行動の目標動作空間をそれぞれ新たに定義し、その空間をつなぐように経路／軌道計画を行うことで、知識表現（記号）と物理空間（信号）をつなぎ、柔軟に意思決定／複数の行動から計画された動作フローをシームレスに実行可能な行動・動作計画フレームワークを提案し、実機検証を行う。
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| 研究実績の概要 |
生活支援ロボットの研究が盛んに行われ、要求されるタスクも複雑になりつつある。ロボットが複雑なタスクを実行するためには、周囲の状況を解釈して、目標の状態になるように、移動やマニピュレーションなどの行動・動作を適宜選択して実行できる必要がある。このTask and Motion Planningにおいて、事前に定義された知識に基づき、動作フローを生成するアプローチが提案されているが、状況に応じた柔軟な意思決定／行動選択、計画された動作フローをシームレスに実行することは難しい。本研究では、ロボットが有する要素機能を実行可能な空間と行動の目標動作空間をつなぐように経路／軌道計画を行うことで、柔軟に意思決定／複数の行動から計画された動作フローを実行するフレームワークを提案し、実機検証を行うことを目的とする。
移動マニピュレータ型ロボットの人の生活環境におけるテーブルや棚の拭き掃除タスクを対象に、行動・動作計画手法の提案を行った。テーブルや棚などを効率よく掃除するためには、ロボットの機能と実行可能な空間（ここではマニピュレータの先端が届く掃除可能な範囲と移動台車が移動可能な範囲）に応じて、移動台車の位置とマニピュレータの姿勢を決定する必要がある。本研究では、予め作成した3次元地図に基づき、テーブルや棚などの掃除が必要な天板、棚板の掃除対象領域（目標動作空間）を抽出する。抽出した掃除対象領域に対して、マニピュレータの動作可能領域を考慮して、マニピュレータの動作可能領域を部分領域として捉えて、集合被覆問題を適用し、移動台車の経路を計画する方法を提案した。逐次的にマニピュレータの先端の位置および台車の移動位置を決定する方法と比較して、経路長および作業時間の観点で効率的な作業が実行できることをシミュレーションで検証した。また、移動マニピュレータ型ロボットを製作し、実機検証も実施した。
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