オンラインDNN駆動非線形MPCによる、ステップ調整を伴う人間らしい歩行スタイルを実現するヒューマノイドロボットの制御

Conceptos Básicos

本稿では、深層学習を用いた人間らしい歩行動作生成と、モデルベース制御による動的な安定性確保を組み合わせた、新たなヒューマノイドロボットの歩行制御アーキテクチャを提案する。

Resumen

オンラインDNN駆動非線形MPCによる、ステップ調整を伴う人間らしい歩行スタイルを実現するヒューマノイドロボットの制御

本稿では、深層学習とモデルベース制御を組み合わせた、オンラインステップ調整機能を備えた人間らしい歩行スタイルを実現する、ヒューマノイドロボットのための3層アーキテクチャを提案する。

3層アーキテクチャ

軌道生成層:

自己回帰型深層ニューラルネットワーク (DNN) を用いて、人間の動作キャプチャデータから学習した歩行軌道を生成する。
具体的には、Mode-Adaptive Neural Networks (MANN) を採用し、人間の自然な歩行パターンをロボットに転移する。

軌道調整層:

モデル予測制御 (MPC) を用いて、DNNが生成した軌道に基づき、動的に実現可能な接触位置と接触力を計算する。
ロボットの重心位置や角運動量などの状態をフィードバックすることで、外乱に対する安定性を向上させる。
接触位置の調整には、ロボットの運動学的制約を満たすように、制御バリア関数を用いた最適化問題を解く。

軌道制御層:

軌道調整層で計算された接触位置と接触力に基づき、ロボットの関節角度軌道を生成する。
CoM-ZMPコントローラ、スイングフットプランナー、QP-逆運動学 (IK) を用いて、ロボットの関節を制御する。

実験と評価

身長160cm、体重56kgのヒューマノイドロボット「ergoCub」を用いて、提案手法の有効性を検証した。
実験では、ロボットに最大68Nの衝撃的な外乱を加え、歩行安定性を評価した。
結果として、提案手法はロボットの転倒を防止し、人間らしい歩行スタイルを再現しながら、外乱に耐えられることを示した。

Ideas clave extraídas de

Online DNN-driven Nonlinear MPC for Stylistic Humanoid Robot Walking with Step Adjustment

by Giulio Romua... a las arxiv.org 10-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.07849.pdf

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提案されたアーキテクチャは、不整地歩行や走行など、より複雑な動作タスクにどのように拡張できるだろうか？

このアーキテクチャを不整地歩行や走行といった、より複雑な動作タスクに拡張するには、いくつかの課題を克服する必要があります。

多様なデータセットの構築: 現状のシステムは平地歩行のデータセットで学習されています。不整地歩行や走行には、段差や傾斜、路面の凹凸など、様々な環境に対応できるよう、より多様なデータセットが必要です。モーションキャプチャやシミュレーションなどを活用し、複雑な動作を含む大規模なデータセットを構築する必要があります。

環境認識と計画: 不整地歩行や走行には、環境認識に基づいた動作計画が不可欠です。論文中のシステムは、事前に設定された歩行動作をベースに、接触位置の調整を行うリアクティブな制御に焦点を当てています。しかし、不整地では、事前に最適な足場や歩幅を予測し、それに基づいた動作計画を行う必要があります。そのため、深度カメラやLiDARなどを用いた環境認識と、それに基づいた軌道生成を行う上位層の開発が重要となります。

DNNの表現能力向上: 走行のようなよりダイナミックな動作を生成するには、DNNの表現能力を向上させる必要があります。LSTMやTransformerといった、時系列データをより効率的に処理できるアーキテクチャの導入が考えられます。また、接触状態の遷移や外力への反応など、複雑なダイナミクスを表現するため、物理法則をモデルに組み込むことも有効です。

MPCの拡張: 不整地歩行や走行では、接触状態の遷移がより複雑かつ頻繁に発生します。現在のMPCは、2つの接触状態（両足支持と片足支持）を考慮していますが、より多くの接触状態を考慮する必要が出てきます。また、走行のような高速な動作には、より高速なMPCの開発が求められます。

これらの課題を解決することで、提案されたアーキテクチャをより複雑な動作タスクへと拡張できる可能性があります。

人間らしい歩行スタイルを追求することで、エネルギー効率や歩行速度などの他の歩行性能はどう変化するだろうか？

人間らしい歩行スタイルを追求する場合、エネルギー効率や歩行速度といった他の歩行性能は、必ずしも向上するとは限りません。

エネルギー効率: 人間の歩行は、エネルギー効率を最適化するように進化してきたわけではありません。人間らしい歩行スタイルを模倣する場合、エネルギー効率が低下する可能性があります。例えば、人間の歩行には、上半身の動きやわずかな足の回転など、エネルギー効率の観点からは無駄に見える動作も含まれています。
歩行速度: 同様に、人間らしい歩行スタイルを追求した結果、歩行速度が低下する可能性もあります。人間の歩行速度は、歩幅や歩行周期、関節の可動範囲などに影響を受けます。人間らしい歩行スタイルを模倣する場合、これらの要素が制約を受ける可能性があり、結果として歩行速度が低下する可能性があります。
しかし、人間らしい歩行スタイルを追求することには、以下のような利点も考えられます。

歩行の安定性: 人間の歩行は、様々な環境や状況において安定性を保つように進化してきました。人間らしい歩行スタイルを模倣することで、ロボットの歩行安定性を向上できる可能性があります。
外乱への対応力: 人間は、外部からの衝撃や路面の変化など、様々な外乱に対して柔軟に対応することができます。人間らしい歩行スタイルを模倣することで、ロボットの外乱への対応力を向上できる可能性があります。
したがって、人間らしい歩行スタイルを追求する際には、エネルギー効率や歩行速度とのトレードオフを考慮する必要があります。

ロボットの動作が人間に近づくことで、人間とロボットのインタラクションにどのような影響を与えるだろうか？

ロボットの動作が人間に近づくことで、人間とロボットのインタラクションはより円滑で自然なものになると期待されます。

親近感と信頼感の向上: 人間は、自分と似た動作をするものに対して親近感を抱きやすい傾向があります。ロボットの動作が人間に近づくことで、人間はロボットに対して親近感や安心感を抱きやすくなり、円滑なコミュニケーションに繋がると考えられます。
非言語コミュニケーションの理解: 人間は、身振り手振りや表情など、言葉以外のコミュニケーション手段を豊富に用います。ロボットの動作が人間に近づくことで、人間はロボットの意図や感情をより理解しやすくなり、言葉以外のコミュニケーション手段も共有できる可能性があります。
社会的な受容性の向上: ロボットが人間の生活空間で活動するためには、人間社会への円滑な統合が不可欠です。人間らしい動作をするロボットは、人間社会に違和感なく受け入れられやすいため、社会的な受容性の向上に繋がると考えられます。
しかし、ロボットの動作が人間に近づきすぎることで、逆に人間に不快感や恐怖感を与える可能性も指摘されています。これは「不気味の谷現象」として知られています。人間に酷似したロボットは、わずかな動作のぎこちなさや表情の不自然さが、逆に人間に強い違和感や恐怖感を与えてしまう可能性があります。
したがって、人間とロボットのインタラクションをより円滑にするためには、単に人間の動作を模倣するだけでなく、「人間らしさ」とは何かを深く理解し、ロボットの動作に適切に反映させることが重要です。