Research on a Human-like Motion Generation Method using a Primal Skeleton for Humanoid Robots for General Users

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 22K21275
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 1001:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: Yagi Satoshi 京都大学, 情報学研究科, 助教 (40966438)
• Project Period (FY): 2022-08-31 – 2024-03-31
• Keywords: ヒューマノイドロボット / テレオペレーション / 機械学習 / モーションリターゲット / 敵対的生成ネットワーク / グラフニューラルネットワーク / ロボット

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed a teleoperation controller that allows general users to intuitively operate humanoid robots. The proposed method retargets human movements to the humanoid robot in real-time to generate robot motions. This motion retargeting employs a GAN-based network structure, which eliminates the need for pairing training data by incorporating a discriminator. Experiments confirmed that the performance of the retargeting is comparable to conventional numerical motion retargeting methods in terms of error. Additionally, we validated the effectiveness of the teleoperation by performing object transportation tasks with the actual humanoid robot.

Free Research Field

ロボティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では動作生成が難しいヒューマノイドを一般ユーザーでも人らしく動作させられるコントローラーを提案した．具体的には人とヒューマノイドで共通した骨格に対して動作表現を獲得させるニューラルネットワークを用いて，データのペア付け不要かつ高精度なモーションリターゲットを基にしたヒューマノイドコントローラーを開発した．本研究成果によって，誰もがヒューマノイドを自在に操作し，豊かな表現力を持ったヒューマノイドの社会活用へ繋がる技術が期待される．