多段CNNを用いた人の動作を再現するヒューマノイドの骨格図獲得

• 研究課題/領域番号: 23K16972
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61050:知能ロボティクス関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 八木 聡明 京都大学, 情報学研究科, 助教 (40966438)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: ロボティクス / 機械学習 / ヒューマノイド / 知能ロボット / 3Dプリンター

研究開始時の研究の概要

ヒューマノイドの設計・開発は大量の部品設計や組立作業を伴い時間とコストを要する．本研究では，ユーザがヒューマノイドに求める作業（ニーズ）を実際の人の動作から取得し，それを実現するヒューマノイドを3Dプリンタでダイレクトに印刷する次世代のヒューマノイド開発プロセスの実現を目指し，ヒューマノイドの限られた関節配置・可動域で最大限に人のような豊かな動作を実現し得る骨格の設計を行う．具体的には，手本となるユーザ（人）の動作を高精度に再現できるヒューマノイドの設計図（骨格図）を獲得する多段CNNネットワークを開発する．

研究実績の概要

ヒューマノイドの設計・開発は大量の部品設計や組立作業を伴い時間とコストを要する．本研究ではユーザがヒューマノイドに求める作業（ニーズ）を実際の人の動作から取得し，それを実現するヒューマノイドの関節配置・可動域（骨格図）を設計することを目指す．ヒューマノイドの限られた関節配置・可動域で最大限に人のような豊かな動作を実現するためには，複雑な制約の下で骨格の設計を行う必要がある．本研究では手本となるユーザ（人）の動作を高精度に再現できるヒューマノイドの骨格図を獲得するネットワークを開発する．
本年度はネットワークの基本機能の実装に取り組んだ．ネットワークの学習において，人の動作からヒューマノイドの骨格図を獲得する問題を，人の動作から異なる骨格のヒューマノイドの動作へ変換する問題と読み替える．なぜならば，動作は関節数・位置を表す初期姿勢とそこからの関節角変位で決定されるからである．そこで，ネットワークに人の動作を高精度に再現するヒューマノイドの動作を変換する機能を獲得させると同時に，そこから初期姿勢を獲得する機能を実装した．次年度以降はこの初期姿勢を基に骨格図の獲得を目指す．また，本ネットワークは教師データのペア付けを必要としないため学習が容易で，ユーザのニーズから具体的な設計要件を決めずともヒューマノイドを設計できることが期待される．

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本年度はネットワークの基本機能の実装に取り組んだ．人の動作からヒューマノイドの骨格図を獲得する問題を，人の動作から異なる骨格のヒューマノイドの動作へ変換する問題と読み替え，人からヒューマノイドのへの動作変換を実現した．今後は，ヒューマノイドの多様な初期姿勢を出力できるようにネットワークの改良を進める．また，当初の予定通り特定の環境で働く人動作の撮影の準備を行うと共に，獲得した骨格図からヒューマノイドを設計し，3Dプリントする技術についても基礎的な検討を行っている．

今後の研究の推進方策

特定の作業環境で働く人の動作を計測し，その動作を低自由度かつ低出力の関節で表現力豊かに実現できる骨格図の獲得を目指す．また，3Dプリントを活用した骨格図からのヒューマノイド設計への準備を進める．