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研究内容

ヒューマノイドロボットのモーションプランニング

研究概要

ヒューマノイドロボットは多数の自由度をもち,それらを効率的に用いて二足で行う行動のみならず,人間のように全身で環境とインタラクションしながら行動する必要がある. このような運動を計画するためには力学的・幾何学的・機構的・性能的などさまざまな制約条件を解決する必要があり,その探索空間は膨大である.

高速自己干渉チェック

オンラインで歩行軌道を生成すると自己干渉が問題となる. そこで凸多面体に対する高速最小距離検出法を用いて指定したリンク間の距離を検出することにする. このためにロボットのリンクを凸多面体に変換して用いる. 本アルゴリズムの特徴はリンク間の距離によらずO(1)の計算時間のためオンラインでの利用に適している点である. 本手法によりロボットに搭載した計算機で数秒間に渡る全軌道を10-20msecでチェックが可能である.

<凸多面体モデルとリンク間最小距離>
<衝突姿勢の検出と衝突の回避実験>

視覚に基づく腕のモーションプランニング

三次元距離画像生成により環境の三次元情報を取得し,RRT(Rapidly exploring Random Tree)法を用いた障害物を避けた高速腕軌道計画手法を提案した. 本手法では対象物を人間が指示することにより物体を把持する腕の軌道を数秒で自動計算することが可能.(計算時間は環境の複雑さに依存する)

<三次元視覚から得られた環境モデル>
<RRTによる干渉しない把持のための腕軌道>

動力学的に安定で干渉しない全身動作計画

非線形二次計画法を用いたバランス手法とRRTを組みあわせたヒューマノイドロボットの動力学的な安定を満たし,自己干渉も環境との干渉もしない全身動作計画手法を提案した. これまでモーションプランニングは形状のみ,あるいは力学のみを考慮した研究が多かったが,本研究はこれらを同時に解決する手法である. また動的計画法(DP)を用いて床に散らばった障害物を避けながら歩行する歩容計画法の提案を行っている. 現在これらの手法はどちらもオンラインで使用するには計算時間が掛かり過ぎるが,将来の計算機とアルゴリズムの進化により実用になっていくものと考える.

<動力学的に安定で干渉しない全身動作計画>
<歩容計画>

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