| 研究課題/領域番号 |
19K04307
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
垣内 洋平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任准教授 (70501328)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | ソフトセンサスーツ / 分散衝撃吸収モジュール / 最適ロボット構成自動化 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、等身大人間型ロボットで扱えていなかった大きくて柔らかいものを傷つけずに扱えるように、衝撃吸収機能を持つ多数のソフトセンサモジュールが配置されたソフトセンサスーツを、ロボットが着ることによるソフトロボットの構築法について行う。ロボット本体の柔らかさを扱うため、センサからの情報と従来ロボットが用いることのできるセンサ情報を統合し、シミュレーションと実機動作の繰り返しによって、近似的に動作が可能な動作軌道を作成し、また、扱う対象も柔らかいため、ソフトセンサスーツから得られる画像様の接触センサ情報時系列を入力として学習手法を用いることで、柔軟で変形する大型の物を含む様々な対象を学習的に適応し扱うことのできる全身を用いたマニピュレーションの構成法を構築する。その上で、扱う対象に適した柔らかさ、センサの数などのソフトロボットとしての必要な特性を導出することで、統合的な「柔らかいロボットが柔らかい対象を扱う」手法の構築を目指す研究である。
全体の研究は、1.ソフトセンサスーツの構成、2.ソフトセンサスーツを用いた全身環境接触動作、の順に研究を進め、3.ソフトセンサスーツを用いた柔軟物マニピュレーション、について行う。現在までに、ソフトセンサスーツの構成と構成したソフトセンサスーツを用いた全身環境接触動作として転倒実験を行っている。ソフトセンサスーツの構成に関しては、インフレータブル構造とセンサモジュールを併用することで、内部のロボットの剛構造の外部への露出を抑える構造をとれることが検討できた。これによって、やわからな身体を持つロボットが構成できる目処が立った。また、ロボットの関節やセンサモジュール配置の最適化検討を行うプログラムを用いることで、様々な動作に対応する接触状態を最適化できると考えている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
前年度に開発した空気ダンパモジュールについて、多数のセンサを指定した位置に配置でき、堅牢性、交換の容易性が求められため、ロボットが脱着可能なスーツに、壊れにくいソフトセンサモジュールを組み込むことで、多数のセンサをロボットに脱着可能に配置することができるスーツ構成を達成したことを、国内学会において発表した。
このスーツの改良型として、インフレータブル構造を用いることを検討した。開発したセンサモジュールをロボットの剛構造に取り付けるだけでは、モジュール間の隙間が発生してしまい、接触行動や衝撃吸収時に剛構造へ接触が発生する。そのため、インフレータブル内にセンサモジュールを配置する構成にすることで、センサモジュールによるセンシングおよび衝撃吸収と、インフレータブル構造によって、モジュール間の隙間をなくした表面形状の構成を両立させることができように検討した。
また、ロボットの関節構成とセンサモジュールの配置の構成を視覚的に検討するためのプログラムを構築し、それによって様々な構成のロボットへ開発した空気ダンパモジュールを配置して、検討するための基盤とすることができた。これは、ロボットの構成をプログラム言語ではない組み立て式記述であわらすことで、ロボットの構成の修正と比較が容易にになり、ロボットの構成の探索することが可能になった。これによって、ロボットの様々な動作に対応する最適な構成を探索することが可能になった。こにを用いて、最適化された空気ダンパモジュールを配置する位置の探索が可能となっている。
この構成探索とシミュレーションによる評価を繰り返し行うことで、実際のロボットに適応可能な最適センサモジュール配置を求めることができる。
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| 今後の研究の推進方策 |
動作に応じた最適な構成とセンサモジュールの配置を導出できる基盤が整ったことで、導出されたセンサモジュール配置が現実の動作においてどのように振る舞うかを、シミュレーションにより評価を行うことによって、様々なロボットタスクに対応するロボット構成とセンサモジュール配置の自動設計ツールとして用いることができる。自動設計ツールを用いて導出された目的動作に適応したロボット構成を実ロボットして構成し、タスクを実行させることで、自動設計ツールに用いているシミュレーション結果と比較し、実機および実環境においても正しく適応化されたロボット構成が導出できていることを確認する。複数の代表的なロボットタスクを同時に行うことのできるロボット構成について導出し、汎用的なソフトロボットの構成となっていることを検証してゆく。
続けて、ソフトセンサスーツを用いた柔軟物マニピュレーションとして、ソフトセンサスーツの接触情報時系列を画像として用いた学習手法をによって、マニピュレーション動作修正が有効に行えることを示す。最終的に、センサモジュール配置が最適であることを、この柔軟物マニピュレーションを対象物の種類毎に、実行性、精度を評価することで示す。
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