研究課題/領域番号 |
26280098
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研究機関 | 立命館大学 |
研究代表者 |
玄 相昊 立命館大学, 理工学部, 准教授 (30344691)
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研究分担者 |
下ノ村 和弘 立命館大学, 理工学部, 准教授 (80397679)
松原 崇充 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (20508056)
大塚 光雄 立命館大学, スポーツ健康科学部, 助教 (20611312)
有木 由香 立命館大学, 理工学部, 助教 (80553239)
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研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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キーワード | 全身運動制御 / モーションキャプチャー / 運動生成 / 模倣学習 / 設計製作 |
研究実績の概要 |
全身運動教示の最初のステップとして、モーションキャプチャーデータを利用した運動生成を試みた。運動解析に利用するソフトウェアを導入し、運動生成からデータ解析まで一貫して行なう環境を整備した。複数の赤外線カメラと床反力計を利用した運動計測環境において蹴り技の遅い動作と素早い動作のデータを取得した。運動生成は静力学モデルを用いた全身運動制御アルゴリズムを用いて、記録した空間軌道または関節軌道を重畳する方法を試みた。ヒューマノイドロボットの実機を再現した動力学シミュレータ上で動作生成を試みたところ、Yaw軸回転を含まない遅い動作についてはバランスを保ちつつ追従すること、単純に動作速度を速めただけではバランス維持できないことを確認した。 この作業と並行して、モーションキャプチャーデータそのものから身体モデルを用いずにバランスを維持する運動を生成する既存の模倣学習アルゴリズムを追試した。具体的には、観測した運動からロボットの目標関節軌道を出力する運動生成モデルで、低次元の潜在変数で記述した動力学モデルを含むものである。 実験については、保有する油圧駆動ヒューマノイドロボットH1の拡張工事を行い、最低限の実験環境を整備した。まず、双腕の代わりに3軸モーメント発生可能な胴体を設置した。しかし、足首の干渉駆動の制御性に問題があって片足バランスが実現できていないため、片足だけ独立駆動方式へ改造する設計を現在行なっている。足底に独自の力センサーを取り付け床反力と床反力中心点を計測できるようにした。視覚追従制御の最初の段階として、200fpsのカメラを胴体に取り付け、あらかじめ空間に固定されている特徴点を追従することでバランスができることを確認した。
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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
実機上で遅い運動を再生する計画であったが、ロボットの片足バランス能力が予想以上に低かったため、その修理作業と改造設計のためにリソースを多く割いたためである。
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今後の研究の推進方策 |
【理論】モーションキャプチャーから取得し、なおかつ低速で再生できた全身運動について、繰り返し学習と位相適応の方法を適用する。与えられた姿勢軌道とタスク誤差(視覚とバランスで評価)を同時に収束させることが目的である。まず、運動を位相上の軌道として表現し、視覚と接触点の幾何学情報を用いて、タスク空間上の繰り返し制御を実装し評価する。静的運動では重心は常に静的なバランスを保っている。速い運動では必ずしもそうではないが、始点と終点だけは静的バランスを保持している。そこで、位相操作によって始点から動的に終点に向う動的な運動を生成する。人がしばしば行うように腕で体を支えながら学習することで、その反力を動的バランスの指標とし、反力をキャンセルする勾配に学習を行うことを試みる。この学習のために、昨年度に追試している低次元モデルを用いた既存の模倣学習の枠組みを導入し、拡張を試みる。
【実験】1)片足のバランス実験が困難であるため、運動学習を補助するために、ロボット自ら腕を使って体を支えられるような6自由度程度の腕をロボットに配置する。2)視覚システムをシミュレータ上に構築する。モデル誤差とセンサー誤差の観点から、どの程度まで高速な運動が可能か解析的に調査し、シミュレータ上で確認する。3)片足バランスタスクを定量的に評価するためにピッチ軸とロール軸の傾斜を自在に操作可能な揺動装置を構築する。また、揺動装置に取り付け可能なフォースプレートを設計製作し、床反力と反力中心点を同時に測定できる環境を構築する。
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次年度使用額が生じた理由 |
当初、ヒューマノイドロボットの拡張改造費として双腕の設計製作を予定していたが、足首の改造業務に時間をとられたため、簡易的な胴体に変更し、腕の取り付けは次年度に持ち越すこととなった。
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次年度使用額の使用計画 |
初年度に予定していた腕の設計製作に充てるため、予算執行計画に変更はない。
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備考 |
ヒューマノイドロボットを作って人の高度な運動を模倣する試みを紹介
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