IK Seed Generator for Dual-Arm Human-like Physicality Robot with Mobile Base

要約

ロボットは人間の仕事を代替する手段として強く期待されている。ロボットが人間に近い身体性を持てば、人間の仕事を代替できる可能性が高まる。家事支援ロボットの場合、使用環境において人間と共存するためには、過度に大型化しないよう人間に近いサイズであることが望ましい。しかし、大きさに制約のあるロボットは、関節角度の制約などの機械的な制約から、逆運動学（IK）を解くことが困難になりがちです。逆に言えば、この制約からくる困難さを軽減できれば、そのようなロボットの利用価値が高まることが期待できる。自由度の高いロボットによく用いられる数値IKソルバーでは、IKの解法がソルバーに与える初期推測に依存する。そこで本論文では、数値IKソルバーに対して、目標とするハンドの形状が与えられた場合に、良好な初期推測を生成する方法を提案する。そのために、関節限界を考慮した操作性指標を計算できるスケーリングヤコビアン行列を用いて初期推測の良し悪しを定義する。この2つの要素はIKを解く難易度に関係する。遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて良し悪しを最適化し、初期推測値を生成する。IK解の可能性を列挙するために、アームベース座標系におけるロボットハンドの到達可能領域を表す到達可能性マップを用いる。定量的な評価を行い、Goodness値を用いてより良いと判断された初期推測を用いることで、IKが解決される確率が増加することを証明する。最後に、提案手法の応用として、IKのための良い初期推測を生成することにより、ロボットが実際に3つの典型的なシナリオを達成することを示す。

要約(オリジナル)

Robots are strongly expected as a means of replacing human tasks. If a robot has a human-like physicality, the possibility of replacing human tasks increases. In the case of household service robots, it is desirable for them to be on a human-like size so that they do not become excessively large in order to coexist with humans in their operating environment. However, robots with size limitations tend to have difficulty solving inverse kinematics (IK) due to mechanical limitations, such as joint angle limitations. Conversely, if the difficulty coming from this limitation could be mitigated, one can expect that the use of such robots becomes more valuable. In numerical IK solver, which is commonly used for robots with higher degrees-of-freedom (DOF), the solvability of IK depends on the initial guess given to the solver. Thus, this paper proposes a method for generating a good initial guess for a numerical IK solver given the target hand configuration. For the purpose, we define the goodness of an initial guess using the scaled Jacobian matrix, which can calculate the manipulability index considering the joint limits. These two factors are related to the difficulty of solving IK. We generate the initial guess by optimizing the goodness using the genetic algorithm (GA). To enumerate much possible IK solutions, we use the reachability map that represents the reachable area of the robot hand in the arm-base coordinate system. We conduct quantitative evaluation and prove that using an initial guess that is judged to be better using the goodness value increases the probability that IK is solved. Finally, as an application of the proposed method, we show that by generating good initial guesses for IK a robot actually achieves three typical scenarios.

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