人間型支援ロボットの障害物回避のためのハイブリッドジョイント/デカルトDMPに基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Lauretti Clemente; Cordella Francesca; Zollo Loredana

文献

J-GLOBAL ID：202002257707939412 整理番号：20A0148846

人間型支援ロボットの障害物回避のためのハイブリッドジョイント/デカルトDMPに基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Joint/Cartesian DMP-Based Approach for Obstacle Avoidance of Anthropomorphic Assistive Robots

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資料名：
巻： 11 号： 5 ページ： 783-796 発行年： 2019年
JST資料番号： W4489A ISSN： 1875-4791 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

ロボットの受容性と人間-ロボット相互作用の安全性に影響を与えることにより,人間の運動を解釈し予測するための人間の能力を向上させることができるので,社会的にインタラクティブなロボットを開発するためには人間型基準が広く採用されている。動的運動プリミティブに基づく実証手法による学習は,人間のような方法でロボット運動を計画するための適切な解決策であり,摂動に対して一般化能力とロバスト性を持つロボットを与える。本研究の目的は,ハイブリッドジョイント/デカルトDMPsと呼ばれる動的運動プリミティブ(DMPs)に基づく実証手法による学習の新しい定式化を提案することである。補助目的に適した提案した手法を,人体型ロボットアームKuka Light W8 Robot 4+上で実験的に検証した。点から点への到達と注入作業を実行する人間の実証者からの光電子システム(すなわち,BTS SmartD)によって記録された軌道を採用して,ロボットを動かす方法を検討した。文献における実証による学習の現在の方法との比較分析,すなわち,デカルトDMPと逆運動学を実行した。性能指標を,(1)運動実行のロボット精度を評価するために導入し,(2)計算された運動の人体形態のレベルを評価し,(3)障害物回避における成功率を測定する。さらに,ロボット運動を観察した10人の被験者にアンケートを行った。得られた結果は,提案した手法が,ロボット運動連鎖に沿った障害物回避を確実にする関節とタスク空間の両方において,ロボットの人間型運動を保証することを示した。特に,提案した方法で動作する人間型ロボットは,実証中に記録されたものと類似している関節空間において挙動を示し,デカルトDMPと逆運動学で得られたものよりも高いレベルを示した(生理学的限界内のロボット関節の構成は常に保証され,人間とロボットアームの間で生成された最大凸包は0.0085m[数式:原文を参照])。障害物の存在下で,デカルト精度([数式:原文を参照]mと[数式:原文を参照]rad)の許容レベルを達成した。障害物は100%の成功で避けられる。アンケート結果は,ユーザが人間のような方法で移動するロボットと相互作用するために,より快適でより少ない神経を感じることを示した。Copyright 2019 Springer Nature B.V. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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ロボットの運動・制御

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