知能ロボティクス特論 - 九州大学(kyushu...
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知能ロボティクス特論~第4講~
諸岡 健一
Kyu
shu
Uni
v. In
telli
gent
Rob
ots
& V
isio
n Sy
stem
Sense-Model-Plan-Action (SMPA) framework
センサ
アクチュエータ
知覚
モデリング
プランニング
タスク実行
モータ制御
環境
環境モデル
合目的動作の生成が可能な反面、時間がかかる。 環境のモデルを正しく構築できるか?
Kyu
shu
Uni
v. In
telli
gent
Rob
ots
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isio
n Sy
stem
SMPAモデル
センサ
アクチュエータ
知覚
モデリング
プランニング
タスク実行
モータ制御
環境
環境モデル
ダイレクトティーチ法
リモートティーチ法
間接ティーチ法
オフラインティーチ法
目標作業が決まると、人が..
環境を認識 目標を達成する動作手順を計画 動作をロボットに教示(動作軌跡を入力)
行動決定法
Kyu
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Rob
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…..
コンフィギュレーション空間を使った動作計画
コンピュータ内部での手続き1. ロボットの状態を離散量子化する2. 衝突しているかどうかのチェック計算
状態 → 関節角度 → ロボットの各部の位置姿勢計算→ ロボット各部と周囲物体との干渉チェック
3. 衝突していないことがわかったら,状態 → 隣接状態(各関節を少し動かす)
初期状態
目標状態
qi
qi+Δq1
qi+Δq2
qi+Δq3qg
Kyu
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SMPAモデル
センサ
アクチュエータ
知覚
モデリング
プランニング
タスク実行
モータ制御
環境
環境モデル
目標作業が決まると、人が..
A*などの系統的グラフ探索確率的経路探索(PRM, RRT)
ポテンシャル法 MTS(移動目標探索)
行動決定法
環境を認識し,モデル(地図)を入力 動作目標を与える
もっとスマートな方法は?
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ロボットハンドによる物体操作 Pick and Place
目標状態
env2 tabl
eenv3
env1 ob
s obji
初期状態
objg
ロボットの行動をいかにして計画するか?
ロボットは実空間での行動により作業を行う。→行動は連続、非線形
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動作記述の抽象度① 動作レベル
→衝突せずに目標点に到達すればよい。できれば最適経路ex. 空間内の座標q1からq2まで動け
② 対象レベル→どこをどのように掴むか、どのような中間状態を経てゴールex. 物体Aを状態Xにせよ
③ 作業レベルex. 装置Bを分解修理せよ
①は単一のコンフィギュレーション空間での探索問題②は単一のコンフィギュレーション空間では無理①をツールとして適用できるようブレークダウン③は、作業知識や種々の推論が必要
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状態空間法 手順1. 対象の状態を離散的にシンボルで表現
連続空間 → 抽象化離散空間2. 状態を変えるオペレータを定義
実際のロボットの機能に依存3. 状態空間で初期状態から目標状態までのオペレータの系列を求める
この過程で、オペレータが実行可能かどうか幾何学的制約と運動学的制約を考慮
ポイント 探索が容易になるように、状態空間を定義 問題の固有の制約と発見的知識をうまく導入
例: 物体の操作計画(把握、障害物回避) 状態: grasped, located, .. オペレータ: Pick, Place, Slide, Rotate, …
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ロボットハンドによる物体操作 Pick and Place
目標状態
env2 tabl
eenv3
env1 ob
s obji
初期状態
objg
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状態空間法による操作計画1K
yush
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状態空間法による操作計画2
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状態空間法による操作計画3 回転操作を含めると..
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ハンドの記述
Virtual disks
Real model
Approximated model
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物体形状の記述 物体の安定姿勢
物体表面上の点群(Point Cloud)→データ量が膨大、接触判定が困難
物体全体を覆う凸包形状で近似
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ロボット指先のアプローチ方向の決定 空間が広く開いた方向からアプローチするのがよい。
→広く開いた方向をどうやって知るか?
測地ドーム(Open space pyramid)
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測地ドーム 正二十面体の各三角面素を再帰的に分割
面素数:20×4n
Biosphere (Canada)
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測地ドームの展開 正二十面体
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測地ドームの展開 正320面体
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距離変換
物体中心から障害物までの距離
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測地ドームによるロボット指先のアプローチ方向の決定
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ロボットの可動範囲内+ロボットからある程度離れている+障害物からの距離が最大
となる自由空間=再把持のための最適空間
ハンドの再把持計画
作業空間の分割 自由空間と障害物空間の分類
障害物からの距離の算出
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状態空間の探索
初期状態
目標状態
目標状態
Forward
Forward-Backward
初期状態