変化順序に基づくヒューマノイドロボットの全身運動学習

基于变化顺序的仿人机器人全身运动学习

基本信息

批准号：
12J57062
负责人：
清水俊彦
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2012
资助国家：
日本
起止时间：
2012 至 2013
项目状态：
已结题

项目摘要

ヒトに類似した形態を有するヒューマノイドロボットは、介護分野等で新たな労働力として活躍することが期待される。そのためには、ヒトから教わった運動を模倣し、その経験を状況に合わせて応用する能力が必要となる。申請者は運動中にセンサ時系列が変化する順序関係に注目した特徴量である変化順序を提案し、ヒトに支えられて歩き方を教わったロボットが支えなしに歩けるようになるまでの時間が短縮できることを示してきた。運動の学習には強化学習を用い、元の運動に類似するほど相関が高くなることを利用し、学習を高速化した。変化順序は多次元時系列間における類似尺度の一種であるため、ユークリッド距離、動的時間伸縮法に基づく類似尺度と比較した。本年度は、昨年度行った提案特徴量の適用範囲に関する解析をより詳細に検討した。具体的には、ヒトから上体起こしの仕方を学んだロボットが、ヒトの支えなしに上体起こしを再現する際に、変化順序がどのように学習を高速化するかを調査した。その結果、ヒトの支えがあるなしに関わらず、上体起こしには、共通した順序で変化するセンサ時系列があることを確認した。つまり、上体起こしのような、単純で短時間の到達運動においても、複数のセンサ時系列間には共通して変化する順序関係があることを示した。また仰向けからの起き上がりという意味で、運動の目的が上体起こしと類似する跳ね起きに関する解析を行った。跳ね起きと上体起こしは、全身の関節角速度や頭部の加速度など、物理的な状態は大きく異なるが、その運動の意味は類似している。昨年度では、跳ね起きの複雑な変化の順序関係を検出できていなかった。本年度では、変化順序を生成するためのしきい値の設定を改め、再度調査したところ、二つの運動間で類似性を評価することができた。この結果は、変化順序を用いることで、異なる運動間の意味的な類似性を評価することが出来る可能性を示している。

人形机器人具有与人类相似的外形，预计将作为新的劳动力在护理等领域发挥积极作用。为此，他们需要有能力模仿从人类那里学到的动作，并应用这些经验来适应情况。申请人提出了改变顺序（change order），这是一个关注传感器时间序列在运动过程中变化的顺序关系的特征，并计算了机器人在被教导如何在人类的帮助下行走时需要花费的时间。我们已经证明它可以缩短。采用强化学习来学习动作，利用动作与原始动作越相似，相关性越高的特点来提高学习速度。由于变化顺序是多维时间序列之间的一种相似性度量，因此我们将其与基于欧氏距离和动态时间扭曲方法的相似性度量进行了比较。今年，我们更详细地审查了去年对拟议功能的应用范围进行的分析。具体来说，我们研究了当机器人学会了如何从人类身上坐起来并能够在没有人类支持的情况下重现这种行为时，变化的顺序如何加速学习。结果，我们确认，无论是否有人类支撑，当坐起来时，传感器时间序列都会以常见的顺序变化。换句话说，研究表明，即使是简单且短时间的伸手动作（例如坐起），多个传感器时间序列之间也存在共同的顺序关系。我们还分析了跳起，它与坐起的目的相似，都是从仰卧位起身。虽然跳起来和坐起来的物理条件有很大不同，比如全身关节的角速度和头部的加速度，但运动的意义是相似的。去年，我们无法检测跳跃中复杂变化的顺序。今年，我们修改了生成变更指令的阈值设置并再次进行了调查，并且能够评估两个动作之间的相似性。该结果表明使用变化顺序来评估不同动作之间的语义相似性的可能性。