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力学的情報処理のリアプノフ設計と
運動パターン遷移制御 |
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*1大阪大学大学院基礎工学研究科
潮 俊光*1
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ヒューマノイドロボットに多様な動作をさせるためには，プリミティブな動作の効率的な表現が重要である．基本姿勢間の遷移関係を表した図式表現としてステートネットが有名である[1]．ステートネットは様々な静止状態をセンサ空間上の点として表し，その間の遷移を有向枝として表したもので，新しい行動の追加や修正が容易である．しかしながら，歩行のような周期的な動作の表現は考慮されていない．
一方，非線形システム理論において，所望の安定周期軌道をもつような力学系の設計方法が古くから研究されてきた．Greenは，所望の周期軌道を特定する制約関数の導出方法とその制約関数からリアプノフ関数を構成することで、その周期軌道をもつ力学系の構成方法を示した[2]．
本研究では，Greenの方法を応用して，ヒューマノイドロボットの周期行動の力学的表現方法を提案した[3]．試行錯誤的に得られたプリミティブな動作をセンサ空間上のデータ列を低次元化した後で，力学系を構成した．実験により本手法の有効性を確認した．さらに，プリミティブな行動間の遷移を表すために，ステートネットを拡張したハイブリッドステートネットを提案した[4]．
また，ヒューマノイドロボットのモーションプランニングのためのスーパバイザ制御システムを提案した[5]．提案システムは２つのレベルからなる階層構造をしている．下位層では，モジュラステートネットを用いてロボットの行動を制御しモニタリングする．モジュラステートネットとは，ロボットの腕，脚などといった各要素ごとの動作を表現するステートネットであり，ロボット全身の動作は，その各パーツに対するモジュラステートネットの組合せによって表現される．上位層では，時間付ペトリネットを用いてユーザの要求に対する最適動作系列を生成する．全モジュラステートを抽象モデル化した時間付きペトリネットを導入し，離散事象システム理論によって最適規範に基づくスーパバイザ制御を行った．
さらに，強化学習を用いてスーパバイザを構成するときに，収束を速くするための方法を提案した[6]．
これらの研究成果を用いることで，ヒューマノイドロボットの多様な行動を容易に表現できるようになり，その結果，複雑な行動の生成が可能となった．
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[1] |
F. Kanehiro, M. Inaba, H.
Inoue, and S. Hirai: Developmental Realization of Whole-Body Humanoid
Behaviors Based on State Net Architecture Containing Error Recovery
Functions, Proc. of the First IEEE-RAS International Conference on
Humanoid Robots, 2000. |
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[2] |
D. N. Green : Synthesis of Systems with Periodic Solutions Satisfying V(x)=0 IEEE Transactions on Circuits and Systems, Vol. 31, No. 4, pp. 317�326, 1984. |
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[3] |
Masakazu ADACHI, Toshimitsu USHIO, and Shigeru YAMAMOTO : Application of Lyapunov Function
Based Synthesis of Nonsmooth Limit Cycles to Motion Generation for Humanoid Robots, Proc.
of 2nd International Symposium of Adaptative Motion of Animals and Machines, SaP-II-4, March,
2003. |
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[4] |
高橋秀行，小林啓吾，潮俊光: ハイブリッドオートマトンを用いたヒューマノイドロボットの
周期的動作の生成，2003 年自動制御連合講演会，2003. |
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[5] |
小林啓吾，仲谷篤人，高橋秀行，潮俊光 : 時間付きペトリネットとモジュラステートネットを用いたヒューマノイドロボットの行動計画，Vol.
16, No. 10, pp. 493-499, 2003. |
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[6] |
山崎達志，潮俊光 : 強化学習を用いた離散事象システムのスーパバイザ制御，システム制御情報学会論文誌，Vol.
16, No. 3, pp. 118-124, 2003. |
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