概要

本研究課題では、ロボットが狭隘度の高い複雑未知環境における3次元自律移動を実現する。このような環境は探索空間が広いため、計算コストの面から環境計測情報から逐次的に接触位置計画や全身動作生成を行うことが困難である。本研究では、これまでに我々のチームで開発してきた多点接触運動計画・制御技術を応用して、様々な仮想環境からロボットの接触状態に対応した環境のプリミティブや全身軌道を事前に動力学シミュレータで機械学習の手法を用いてモーションライブラリを構築する。実環境において環境計測情報やロボットの状態を基にモーションライブラリから即時的に全身軌道を生成する。また重心動力学方程式に着目し、全ての運動を統一的に扱うことのできる多点接触運動制御フレームワークを開発し、狭隘環境を含む実環境で自律移動を実証する。

実施期間

2021.4-2024.3

資金提供

日本学術振興会 科学研究費助成事業(科研費) 基盤研究(B)
タイトル 著者 学会/論文誌 bib pdf
Centroidal Trajectory Generation and Stabilization Based on Preview Control for Humanoid Multi-Contact Motion M. Murooka, M. Morisawa, F. Kanehiro IEEE Robotics and Automation Letters 2022