ロボットの長期タスクを実現する階層的モーションプランニングフレームワークの提案

• 研究課題/領域番号: 24K17248
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 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
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 斎藤 菜美子 早稲田大学, 次世代ロボット研究機構, 客員次席研究員(研究院客員講師) (40979697)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: マニピュレーション / 長期タスク / 深層学習

研究開始時の研究の概要

汎化性能および制御の安定性を両立するために、機械学習手法と最適制御手法を階層的に使うことが有効であると仮説を立てた。階層型TAMPモデル を提案し、深層学習手法を用いた高階層のモジュールで長期動作を離散的な短期目標(サブゴ ール)に切り分け提示し、最適制御手法を用いた低階層のモジュールにて高階層モジュールから 提示されたサブゴールを満たすための全身動作の軌道計画と実行をして次々にサブゴールを実現して行き最終目標を達成する。実ロボットを使って提案モデルの評価を行う。