| 研究概要 |
本研究の全体構想は人間が特にスポーツする際にみせるダイナミックなモーションを人間共生環境下で活動する倒立二輪型ロボットによって模倣させることを実現することである.
H22年度では実現的でかつ簡便に模倣学習を行うために,呈示者に何も装着せず動作抽出できる背景差分とフレーム間差分を用いることで呈示者の負担を軽減し,人間の動作を比較的簡便でかつロバストな手法で抽出し,適切にロボット自身のリンクにマッピングすることで目標姿勢角を推定し,行動学習の初期値として利用する手法を提案した.
H23年度では人間動作の認識をマーカやセンサ類を装着せずに距離と画像を同時に取得できる簡易モーションキャプチャを用い,呈示者の関節座標を取得し,呈示者の体の各リンクを2リンクの倒立二輪型移動ロボットの各リンクにマッピングし,模倣動作の目標姿勢角を推定する手法を提案した.各関節リンクの姿勢角時系列データが似ている度合いでクラスタリングを行い,倒立二輪型移動ロボットの模倣に適した身体部位マッピングを行った.身体部位マッピングを行ったリンクの目標姿勢角時系列の初期値を求め,これをもとに模倣学習を行った.
実ロボットでの実験へ向けて倒立二輪型台車を制作した.また,より人間動作の模倣を行いやすいように,小型ヒューマノイドロボットを導入し,その制御器を構築した.現在,これを組み合わせて実ロボットでダイナミックな運動を模倣学習できるよう,全体のシステムを構築中である.
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