操作対象物の時系列動作ロギングに基づくロボットアームの身体性に依存しない動作教示

基于操作对象的时间序列运动记录,不依赖于机械臂物理性的运动示教

基本信息

  • 批准号:
    21K17834
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究の目的は,ロボットの身体性に依存しない動作教示法を確立することである.一般的な動作の教示方法は,各関節の動きを直接指定する方法である.教示される動作パラメータは,関節数や腕の長さ,エンドエフェクタの仕様(これらをまとめて身体性と呼ぶ)に依存するため,他のロボットにはそのまま利用することはできない.一方で,操作される対象物に着目すると,把持される部位や持ち上げられた後の軌跡は共通性が高いと考えられる.したがって,従来の教示方法のように,“ロボットがどのように動くべきか”を教示するのではなく,“対象物がどのように動かされるべきか”を教示することによって,複数ロボット間の身体性の違いに依存しない動作生成が可能になることを示す.2022年度は,2021年度に引続き,人によって操作される物体の3次元的な位置姿勢を推定する方法の研究を推進した.形状の対象性が強い物体の姿勢推定に有効な誤差関数(Variance loss)を提案した.具体的には,位置合わせする3D形状同士のずれ(3D形状を構成する各3D点の最近傍点までの距離)の分散値を計算し,この値を姿勢を回帰する深層学習モデルの学習時の損失として考慮することにより,従来手法と比較して,特に対象形の強い物体に対しての姿勢推定性能が向上することを確認した.この成果を国内シンポジウム2件で発表した.2021年度とは姿勢推定という点で同様の研究ではあるが,本研究課題が対象としている日用品に多い対象形を持つ形状に有効な姿勢推定技術を提案できたので,課題の達成に確実に近づいたことを確信している.
本研究的目的是建立一种不依赖于机器人物理性的动作教学方法。教授运动的常用方法是直接指定每个关节的运动。示教的运动参数取决于关节数量、臂长和末端执行器规格(统称为物理性),因此不能直接用于其他机器人。另一方面,如果我们关注被操纵的物体,被抓握的部分以及它们被举起后的轨迹被认为具有高度的共性。因此,通过教授“物体应该如何移动”,而不是像传统的教学方法那样教授“机器人应该如何移动”,可以改善多个机器人之间的物理交互。不依赖于性别差异的行动。 2022年度,继2021年度之后,我们推进了对人类操作物体的三维位置和方向的估计方法的研究。我们提出了一种误差函数(方差损失),可有效估计具有强形状对称性的物体的姿态。具体来说,我们计算要对齐的 3D 形状之间的偏差的方差值(构成 3D 形状的每个 3D 点到最近点的距离),并在深度学习模型的训练过程中使用该值来回归通过将其视为损失,我们确认与传统方法相比,姿态估计性能得到了改善,特别是对于具有强目标形状的物体。这些成果已在国内两次研讨会上发表。尽管2021年的研究在姿势估计方面是相似的,但我们能够提出一种对具有物体形状的形状有效的姿势估计技术,这种形状在日常物体中经常出现,这也是本研究项目的目标,因此我坚信,我们确实越来越接近实现这一目标。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
点間距離のばらつきの最小化に基づく物体の3次元姿勢推定手法の提案
提出一种基于最小化点间距离离散度的物体 3D 姿态估计方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    保田展邦,秋月秀一,橋本学
  • 通讯作者:
    保田展邦,秋月秀一,橋本学
ASM-Net: Category-level Pose and Shape Estimation Using Parametric Deformation
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shuichi Akizuki;M. Hashimoto
  • 通讯作者:
    Shuichi Akizuki;M. Hashimoto
カテゴリレベル姿勢推定のための対象物の非剛体変形パラメータ推定手法
类别级位姿估计的物体非刚性形变参数估计方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    保田展邦,秋月秀一,橋本学;保田展邦,秋月秀一,橋本学;Shuichi Akizuki and Manabu Hashimoto;秋月秀一,橋本学
  • 通讯作者:
    秋月秀一,橋本学
ASM-Net紹介ページ
ASM-Net介绍页面
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  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
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  • 作者:
    金崎 朝子;秋月 秀一;千葉 直也
  • 通讯作者:
    千葉 直也

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  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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