ヒューマノイドロボットの起き上がり動作

我々は、等身大ヒューマノイドロボットを用いて世界で始めて転がりを含む起き上がり動作を実現しました。起き上がり動作は、大きく振り上げた脚を振り下ろす反動によって大きなポテンショナルエネルギーを得、それを回転エネルギーと変換することで高速に実現されます。 この動作は、足を着地する際に、適切な姿勢と大きな角運動量が必要であり、足着地時にタスクの成否を決定するダイナミクスの制約があります。この結果は解析の結果から得られるものですが、モーションキャプチャによる人の起き上がりを解析した結果においても、着地時の脚関節角の分散が小さいことから、強く制約を受けていることが示唆されています。

また、人間が起き上がり動作を行うビデオを途中まで複数の被験者に観察してもらい、起き上がりの成否を推定してもらう実験をおこなった結果、着地時に情報が局在することもわかっています。

このようなことから、起き上がり動作を実現する際のコツとそれを観察する場合の情報の局在点が共に足の着地時にあることがわかりました。 このような制約を満たすようにヒューマノイドロボットの動きを生成するためには、脚の振り方が重要となります。脚を振り出した後、引き付ける動作が早すぎる場合、十分な角運動量を得ることができません。逆に遅すぎる場合、着地時に適切な姿勢をとることができないために、起き上がりに必要な角運動量が急増し起き上がることができません。そのため、脚の振りのタイミングにトレードオフの関係が存在するため、起き上がり動作に必要な脚の振り方のタイミングが制約されます。

着地時の制約条件を満たす脚の振り方を分布触覚センサの情報に基づいて実現する方法について扱いました。特に、トレードオフの関係にある脚の引き付けに注目し、引き付け動作の開始のタイミングを調整することとしました。図に示すように背中の触覚センサによって接触部位情報からロボットの姿勢情報を得、ジャイロによって得られる角速度情報と合わせることで、脚の引き付け開始を調整し、起き上がり動作を実現しました。このとき、脚の引き付け動作の関節軌道は固定とし、その開始条件のみを調整することで、ロバストに起き上がり動作が実現されることがわかりました。すなわち、着地時の強い制約をロバストに満たす脚の振り方の制御が触覚を用いて実現できたといえます。このように、分布触覚センサを利用してダイナミックな全身運動を実現した例は従来存在しませんでした。