半未知環境の環境構成物記憶と作業依存関係に基づくヒューマノイドの作業手順計画法

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K20380
• 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: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 研究代表者: 熊谷 伊織 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60803880)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 動作計画 / 環境認識 / 作業計画

研究成果の概要

本研究では、目標とする作業を達成するために必要な運動学的・力学的制約条件を考慮した全身動作を生成するための「(1)ロボットの運動学・力学制約を考慮した動作計画手法」の開発と、環境計測情報から作業実行に必要な対象物を検出するための「(2)環境構造物の意味論的認識」の導入を行い、それらを「(3) 動作計画と環境認識結果に基づく作業管理システム」に統合することにより自律的な作業実行とエラー検出機能を備え、必要に応じて遠隔指示による補助を伴うエラーリカバリが可能な作業実行管理システムを実現した。提案手法はコンビニエンスストア模擬環境における物体操作作業を適用先として有効性を実証した。

自由記述の分野

ロボティクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では、運動学的・力学的な制約を考慮したヒューマノイドロボットの全身動作計画手法を拡張した可達域データベースに基づく動作計画手法を開発し、機械学習を用いた環境認識手法及び自律的なエラー検出が可能な状態遷移に基づくタスク管理システムを統合することで、商品陳列作業のような実世界における作業を遂行するロボットシステムを実現した。環境認識・動作計画・作業手順を統合したシステムを開発し、コンビニエンスストア模擬環境における物体操作作業を通して実世界においてその有用性を実証したことは、実用的な意義が大きいと考えている。