論文情報

木南 貴志，坂本 健太朗，山内 悠嗣，“動的環境における動作計画のための C-space の予測”，ロボティクス・メカトロニクス 講演会，2023．

概要

人と一緒に作業を行う協働ロボットの需要が拡大し，作業の自動化のために様々な分野に導入されている．人間と同じ空間でロボットが作業をするには，周囲の環境を把握して障害物を避けるだけでなく，作業を行う人間に衝突しない動作が求められる． 動作計画では Configuration-space(C-space) と呼ばれるロボットの姿勢を表現した空間が用いられる．実空間におけるロボットと障害物が衝突するような姿勢は，C-space 上においてコンフィギュレーション障害物として写像されるため，C-space 上でコンフィギュレーション障害物を回避する経路を生成することで，実空間においても障害物を回避するような動作を生成できる．人間のように動きを伴う物体が存在するような動的環境に対応するためには，動きを予測して動的な障害物を避けるようなロボットの動作を計画する必要がある．しかしながら，動的な障害物を考慮した C-space の作成や動作計画法は提案されているが，動的障害物の動きを予測するまでには至っていない． そこで，本稿では時系列情報から次時刻の C-space を予測する深層学習ネットワークを提案する．既に我々は，3次元の占有グリッドマップとして表現されるボクセルデータから C-space を生成する Vox2C-space[1] と呼ぶ深層学習ネットワークを提案している．本研究では，Vox2C-space を拡張して時系列データに適応させることで次時刻の C-space を高速に予測する．予測した C-space を用いて動作計画を行うことで，動的な環境に対応することが可能となる．

ポスター

Bibtex Reference

@inproceedings{木南2023, 
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　　title = {動的環境における動作計画のための C-space の予測}},
　　booktitle ={ロボティクス・メカトロニクス 講演会}, 
　　year = {2023}, 
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