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ヒトのスキルを解析,ロボットの動作生成に利用


 ヒトとのインタラクションを想定したロボットや多自由度を有するヒトの身体を模擬したヒューマノイドロボットなどを有効に活用する方法として,ヒトの見真似を利用した戦略が用いられています.また,予測不能あるいは時々刻々と変化する環境下では,適切な運動を決定し適切なタイミングで実行するために,環境情報を的確に読み取る認知的スキルと,調整し実行する運動スキルの双方が必要となります.

 本研究では,認知的スキルと運動スキルのいずれも欠かすことのできないタスクとして卓球ラリーにおけるスイングタスクを取り上げています.GMP仮説における長期記憶としての運動パターン,飛来するボール軌道の予測,スイング開始位置・タイミングの判断をヒトの動作解析から抽出し,それをロボットに移植することでヒトのスキルをロボットの動作制御に利用し対人ラリーラスクを実行させています.

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 計測実験では,磁気計測装置(FASTRAK)でヒトの胴部,右肩,ラケットの3次元位置・姿勢を計測し,画像処理計測装置(QuickMAG)でボールの3次元位置を計測しています.

 ロボット制御においてはボールの位置を同様にQuickMAGで計測します.また卓球ロボットを形成する5つのモータは,モータドライバを介してホストコンピュータと接続されており,コンピュータから所望の回転角速度がパルスボードによって変換された後,モータドライバに送信されモータが回転します.3軸からなるスイング動作部にはヒトによるラケット軌道データから算出される時系列角度データに則した角速度が送信されます.
 
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研究内容