Innovative Tech
「2足歩行の人間」が「4足歩行のロボット」を全身運動で直感操作するとこうなる
Innovative Tech:
このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。
韓国のソウル大学校と米ジョージア工科大学に所属する研究者らが発表した論文「Human Motion Control of Quadrupedal Robots using Deep Reinforcement Learning」は、人が直感的に4足歩行ロボットを制御できる手法を提案した研究報告だ。前足を上げる、後ろ足で立つなど、モーションキャプチャーシステムを用いてユーザーが全身運動で4足歩行ロボットを制御する。
過酷な環境の探索などに有効な4足歩行ロボットだが、現場での柔軟な動きが必要になる。そこでこの研究では、直感的な動作でロボットを制御できるヒューマンモーションコントロール・インタフェースを提案する。
このアプローチは、人間の直感とロボットの運動能力を組み合わせたものになる。運動制御モデルは、Motion retargetingモジュールとImitation controlポリシーの2つの主要コンポーネントで構成する。
Motion retargetingモジュールは、人間のライブモーションを入力とし、それを物理的に有効な適切な4足歩行ロボットのモーションに変換する。そしてImitation controlポリシーでは、与えられた4足歩行ロボットの動きを模倣できるようにするために制御ポリシーを学習する。Motion retargetingモジュールを教師あり学習で開発し、Imitation controlポリシーを強化学習で学習する。
主な動きは、人の腕の動きでロボットの前足が動作し、2本足の歩行でロボットが前進する。人が後ろにのけぞってパンチすると、ロボットの前足もやや上方向に伸びる。犬が前足を上げた状態で立つポーズや、そこから前足をパンチする動作も可能だ。
実証実験では、モーションキャプチャーシステム「Microsoft Azure Kinect」と実物の4足歩行ロボットを用い、人間のユーザーがさまざまな運動タスクを実行できるかを検証する。その結果、直進やカーブで対象物に接近するだけでなく、座位の状態で傾いて遠くの対象物に手を伸ばす、立位し高い位置の対象物に手を伸ばすなど、高度な動きにも成功した。
Source and Image Credits: Sunwoo Kim, Maks Sorokin, Jehee Lee, and Sehoon Ha. 2022. HumanConQuad: Human Motion Control of Quadrupedal Robots using Deep Reinforcement Learning. In SIGGRAPH Asia 2022 Emerging Technologies (SA ’22 Emerging Technologies). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 5, 1-2. https://doi.org/10.1145/3550471.3564762
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2019年にスタートした本連載「Innovative Tech」は、世界中の幅広い分野から最先端の研究論文を独自視点で厳選、解説している。執筆は研究論文メディア「Seamless」(シームレス)を主宰し、日課として数多くの論文に目を通す山下氏が担当。イラストや漫画は、同メディア所属のアーティスト・おね氏が手掛けている。
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