2017 Fiscal Year Annual Research Report
ヒューマノイド系列による行為観察と対人反復に基づく身体・道具環境・行動様式の獲得
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26220003
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
稲葉 雅幸 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (50184726)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡田 慧 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (70359652)
矢口 裕明 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任講師 (00568115)
垣内 洋平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (70501328)
野沢 峻一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (80707620)
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| Project Period (FY) |
2014-05-30 – 2019-03-31
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| Keywords | ヒューマノイド / 身体像 / SLAM / モデル学習 / 深層学習 / 知能ロボット / 知識獲得 / 行動獲得 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，様々な形態を持つヒューマノイドロボットがその形態に関わらず多様な行動を獲得するための基礎技術の確立に向けた，ロボットの構成法論アプローチによる研究であり，身体モデル，物理・道具・環境モデル，及び行動様式の獲得において研究は順調に進んでいる．これまでに，研究プラットフォームとしての筋骨格ヒューマノイド腱悟郎の開発，筋長-関節角マッピングの実現，等身大ヒューマノイドロボットによる大型物体の運搬操作，三輪車等の操作行動獲得，人からの道具の受け渡しにおける道具獲得の実現など，幾つかの重要な進展があった．
本研究では，ヒューマノイドにとって必要な，1．身体像・身体操作モデル，2．物体・道具・環境モデル，3．操作行動・行動様式の３つの各要素が，人がモデルを与える形からいかにロボットによる獲得が可能な構成法へ進化させてゆくかということを様々なヒューマノイドロボット系列を通して進める計画となっている．その獲得には自己を環境の中で位置づけつつ環境の地図を構成するSLAM技術を一般化する形をとることで統一的に進める構想となっている．
平成29年度は以下の各獲得項目の計画を進め，これらの3つを統一的に扱う方式を考えるために，身体像の獲得，不定形物体の認識，個別物体の発見認識，片手・両手操作法の獲得などへ深層学習を利用することでどのように統一的な方式が可能となるかを考察し，操作により起こる現象を予測させる仕組みをどのように獲得できるかという問題考え，倒立二輪搭乗機器操作，注水・放水操作など限定目標操作における目的へ関連する操作入力をどのように獲得させるかということを進めた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
獲得法の一般化だけでなく，活動環境や行動能力を広げる要素研究の獲得法も進めており，本年度は，柔軟皮膚組織を含んだ身体像への展開，対面模倣誘導による共同作業，注水・放水行動，倒立二輪搭乗機器への乗り込み運転，一人称視点の力情報空間の獲得機構への展開などを進めることができた．
1．身体像・身体操作モデル獲得:筋骨格ヒューマノイドでの筋ワイヤが柔軟材で覆われた構造であることからその柔軟材の変形により，筋経路の変化と柔軟性との関係を得ることができることから，身体組織の柔軟性と筋経路変化を考慮した自己身体像の逐次的獲得法を進めた．人とロボットが大きな物品をいっしょに運ぶ際に対称型の２人称模倣教示獲得法により物を風呂敷で物を覆っていっしょに運ぶという操作行動が可能となる実験が可能となった．
2．物体・道具・環境モデル獲得:土木作業環境でホースを操作して水を注水・放水する実験を行い，水の目的状態の認識に対する動作修正の関係を獲得すれば可能となることを確認した．人が手にもつものを観察し深層学習構造による視覚対象追跡と深層学習における物の教師画像を自動的に獲得させ，衣類などの変形物への対応が可能となることがわかった．電動倒立二輪型搭乗機器への乗り込みと操縦法の獲得が環境に対する自己位置を常時監視することで可能となることを実験で示した．
3．操作行動・行動様式獲得: 片手では落としそうになる物や，お弁当など傾けてはいけない食品を両手で丁寧に扱うなど，対象と操作種から行ってはいけないことを予測する方式を深層学習等で進めた．足さばきや重心移動を伴う身のこなしを獲得する方法として，追加予算により遠隔操縦や装着型センサを用いた外骨格型力フィードバックデバイスを構成し一人称視点での視覚だけでなく力覚・全身体勢感覚を獲得学習へ利用できる環境を整え力情報空間の獲得機構へ発展させる準備を進めた．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，ヒューマノイド系列のどの身体と行動においても身体・道具環境・行動様式を対象に，一人称・二人称・三人称の行為観察と評価自体の獲得を伴う対人反復を含む獲得機構を備えた研究全体の関係を見渡し，統一的な基盤機構を構築する．さらに，本研究の最終年度として，これまでの研究全体を総括するために検証評価項目を掲げて，全体研究の総括を行い，本研究により見えてきている次の段階に必要となる新たなる研究展開の方向性を見据えて，本研究を完成させることを行う．
検証評価項目として，１．身体・道具環境・行動様式の各モデルを人が与える従来型システム構成を備えた各種ヒューマノイド系列において，行為観察と対人反復の獲得がどのようになされるか，２．身体像・身体操作モデル獲得，物体・道具・環境モデル獲得，操作行動・行動様式獲得の各獲得において，獲得の内容と統一的獲得方式として一般化可能な機構についての体系，３．自己の身体像を獲得可能なヒューマノイドにおいて，道具を扱う行動の獲得，環境状況と人に対するふるまい方の獲得，身体・道具環境・行動様式が変わっても適切に順応対応してゆけるようにする仕組みの基本構成原理とその評価，４．ヒューマノイド系列により可能となっていた過去の多様な行動が新しい獲得型システムにおいてどのように統一的に可能となるのか，既存のシステムではできなかったどのような行動がどのような環境でどのようになされるのか，５．本研究の総括として身体・道具環境・行動様式の獲得の機構がどのような統一性をもち，どのような新しい行動獲得が可能となったか，新たな研究の方向性と分野がどのようになるか，その上での課題と解決の見通しに対する考察を掲げ，本研究全体の総括を行う．
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Research Products
(19 results)
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[Presentation] High-Power, Flexible, Robust Hand: Development of Musculoskeletal Hand Using Machined Springs and Realization of Self-Weight Supporting Motion with Humanoid,2017
Author(s)
Shogo Makino, Kento Kawaharazuka, Masaya Kawamura, Yuki Asano, Kei Okada, Masayuki Inaba
Organizer
The 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp.1187-1192, 2017
Int'l Joint Research
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