| 研究課題/領域番号 |
21K17834
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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61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 中京大学 |
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研究代表者 |
秋月 秀一 中京大学, 工学部, 講師 (40796182)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 姿勢推定 / 6DoF姿勢推定 / 3次元点群処理 / カテゴリレベル姿勢推定 / 位置姿勢推定 / 3次元点群 / 動作教示 / ロボティクス / 3D物体認識 / 3D点群処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，ロボットの身体性に依存しない動作教示法を確立することである.一般的な動作の教示は，ロボットの関節数や腕の長さ，エンドエフェクタの仕様(これらをまとめて身体性と呼ぶ)に依存するため，他のロボットにはそのまま利用することはできない．一方で，操作される対象物に着目すると，把持される部位や持ち上げられた後の軌跡は共通性が高いと考えられる．したがって，従来の教示方法のように，ロボットがどのように動くべきかを教示するのではなく，対象物がどのように動かされるべきかをデータ化し，教示のための情報に変換する．これにより，複数ロボッ ト間の身体性の違いに依存しない新たな動作教示を実現する．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，ロボットの身体性に依存しない動作教示法を確立することである．一般的な動作の教示方法は，各関節の動きを直接指定する方法である．教示される動作パラメータは，関節数や腕の長さ，エンドエフェクタの仕様（これらをまとめて身体性と呼ぶ）に依存するため，他のロボットにはそのまま利用することはできない．一方で，操作される対象物に着目すると，把持される部位や持ち上げられた後の軌跡は共通性が高いと考えられる．したがって，従来の教示方法のように，“ロボットがどのように動くべきか”を教示するのではなく，“対象物がどのように動かされるべきか”を教示することによって，複数ロボット間の身体性の違いに依存しない動作生成が可能になることを示す．
2022年度は，2021年度に引続き，人によって操作される物体の3次元的な位置姿勢を推定する方法の研究を推進した．形状の対象性が強い物体の姿勢推定に有効な誤差関数（Variance loss）を提案した．具体的には，位置合わせする3D形状同士のずれ（3D形状を構成する各3D点の最近傍点までの距離）の分散値を計算し，この値を姿勢を回帰する深層学習モデルの学習時の損失として考慮することにより，従来手法と比較して，特に対象形の強い物体に対しての姿勢推定性能が向上することを確認した．この成果を国内シンポジウム2件で発表した．2021年度とは姿勢推定という点で同様の研究ではあるが，本研究課題が対象としている日用品に多い対象形を持つ形状に有効な姿勢推定技術を提案できたので，課題の達成に確実に近づいたことを確信している．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
姿勢推定技術の研究開発が進んだ点は良かったことであるが，これに伴い，本来2022年度に実施予定であった時系列動作ログデータフォーマットの策定とDB作成について，外部に公表できる成果が得られていないという点で，やや遅れていると評価する．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度の目標である「時系列動作ログデータフォーマットの策定とDB作成」について検討を進めることである．また，物体の姿勢推定技術については，当初の計画よりも大きく進んでいるため，こちらについてもさらなる高度化のための研究を進める予定である．
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