| 研究課題/領域番号 |
20K12013
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| 研究機関 | 東北工業大学 |
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研究代表者 |
藤田 豊己 東北工業大学, 工学部, 教授 (90293141)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 6脚クローラ型ロボット / 自律作業 / 対象物把持動作 / 深層学習 / 対象物認識 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，災害等での人間に危険な現場で，6脚を有するクローラ型移動ロボットが脚を腕としても用いて，クローラとのハイブリッド移動をしながら，自律的に作業を実行できる技術の確立を目指す．特に，物体回収・運搬の作業を対象とし，対象物の認識や自律的な操作を可能とすることを目的とする．
そのため，令和2年度において，現在使用している6脚クローラ型不整地移動ロボットの各脚の機構を4自由度から6自由度に拡張し，脚先を任意の位置・姿勢に制御できるようにした．また，対象物把持を容易にするため，脚先に装着するハンド機構を設計し，製作を行った．このハンド機構を有する改良型の脚機構により対象物把持実験を行い，その有効性を確認した．この改良は，ロボットが制約なく対象物を把持し，操作していくために非常に重要である．従来の4自由度の脚機構では，任意の位置と姿勢を両立することができず，対象物の操作を自由に行えなかった．また，ハンド機構がない従来は脚の先端一点で対象物面を支えるのみで安定な把持ができなかった．今回の改良でこれらの点が解決された．
それに加え，深層学習による対象物の検出を試みた．具体的には，Single Shot Multibox Detector (SSD) を応用し，対象物の入った画像を100個程度用いてSSDによる転移学習を行った．対象物には現場での危険物回収を想定し，スプレー缶を用いた．そして，この方法で学習したネットワークを用いて検出実験を行い，有効性を確認した．この結果から，この手法によりロボットが対象物を学習して認識することが可能となることがわかった．これは，ロボットの自律作業実現に向けて極めて重要な成果である. 今後は実際にロボットによる認識とそれによる作業を検証することが必要であり，そのためにロボット上に搭載する視覚認識システムの構築を進めていく予定である．
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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
当初の計画では，ロボット脚機構の改良，視覚認識システムの構築，深層学習に基づく注視モデルの構築を実施する予定であった．ロボット改良については，当初の予定通り，現在使用している6脚クローラ型不整地移動ロボットの各脚の機構を4自由度から6自由度に拡張して脚先を任意の位置・姿勢に制御できるようにした．また，対象物把持を容易にするため，脚先に装着するハンド機構の設計・製作を行い，実験により有効性を確認した．
一方，視覚認識システムの構築について，システム構成の概要を検討したが，システム構築の完了にはまだ至っていない．これは，深層学習による対象物検出について検討し，深層学習の一つである Single Shot Multibox Detector (SSD) を使用することによる対象物認識が可能であることが見込まれたため，その手法による検出に注力したためである．こちらを重視して研究を展開したため，システム構築を検討する時期が遅くなってしまった．同様の理由で，当初の計画にあった，深層学習による注視モデルの構築についても検討するまでには至らなかった．
上記の研究を通じて，コロナ禍への対応に追われ，予定していた研究時間を十分に確保できず，全体的に進捗のスピードが予定より遅くなってしまったことも大きく影響した．
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| 今後の研究の推進方策 |
昨年度，実験システム構築について着手したものの，まだ途中段階であり，さらに推進していく必要がある．具体的には，視覚センサとしてカメラを本体および脚先に搭載する．そしてこの映像の処理および学習機能を実装するためのホストコンピュータを外部に設置し，ソフトウェアを開発する．また，モニタ用の PC を導入し，動作司令や状態表示を可能にする．
深層学習による対象物検出の実現については，昨年度は深層学習の一つであるSingle Shot Multibox Detector (SSD)を使用した学習による対象物認識を検討し，実験により有効性を確認した．今後は実際の現場で得られる画像による認識ができるよう，手法をさらに洗練させていく必要がある．また，注視モデルの構築は未着手であったため，深層学習でのアテンション技術をホストコンピュータ上に実装してボトムアップ要因モデルと融合し，注視モデルを構築していく．
さらに，把持動作制御については，本年度は多面体形状対象物の把持領域を本体および脚先カメラの画像情報から得て，把持領域および脚先位置・姿勢を検出し，軽量対象物による実験で検証することを目指す. これについては可能な限り推進していきたいが，今年度もコロナ禍への対応が必要となり，研究時間の確保が課題となる．先の見えない状況が続くが，臨機応変に柔軟に対応していくしかない．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
昨年度のコロナ禍の影響で，学会等の研究集会への参加ができず，旅費を使用することができなかった．また，学生等の研究補助員の確保もままならず，謝金の使用も十分でなかった．そして，ロボットに搭載する視覚システムについては，構成を検討するにとどまり，構築するまでに至らなかった．そのため，その物品について購入できなかった．
次年度の使用計画として，学会等の研究集会への参加費や，論文投稿費での使用，学生等に対する研究補助の謝金，そして視覚システム構築のための物品購入に使用する予定である．特に視覚システムについては，ロボット本体および脚先に搭載するカメラや，その映像の処理および学習機能を実装するためのホストコンピュータ，開発用ソフトウェア，モニタ用の PC などを購入する計画である．
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