To make the humanoid robots work in our daily-life environments, two requirements should be satisfied. First, the robots should manipulate objects including physical interaction. Second, the robots should conduct work in a short time, with similar speed to human movements.
I propose two methods to speed up whole-body motion generation for the humanoid robots. One method is to control the whole body's momentum using analytical inverse kinematics and Resolved Momentum Control. It is possible to reduce the computation time because no iterative calculation is required. The other is to derive the target trajectories of the Center of Mass and hands using prior knowledge of the target object. As a prior knowledge, by configuring a reaction force of the object in a pushing motion, I derive target trajectories of the whole body to obtain the stable motion in a short time.
In this study, the effectiveness of the proposed method is verified by using a humanoid robot, HRP-4, in dynamics simulations and a real robot. First, I conducted the experiment of the motion generation using the proposed momentum control in the dynamics simulation. During the kicking motion, I confirmed that the upper body decreased the lower body's momentum. The effectiveness of this method was confirmed by measuring the computation time and position errors of the foot and Center of Mass compared to the previous method. Next, I conducted an experiment of the motion generation to push a 10 kg box. The generated pushing motion was completed in 6 s.
人間の生活環境でロボットを活躍させるためには，2つの要件を満たす必要がある．一つ目は，ロボットが身体的な相互作用を含めて対象物を操作できること．二つ目は，人間と同程度の速度で短時間に作業を行うことである．ヒューマノイドロボットを用いて、ドアの開閉や物体を押す研究はすでにいくつか行われているが，センサフィードバックの待ち時間が長いため，生成される動作は人間の動作に比べて遅くなっている．
動作を高速化するために，以下の2つの方法を提案する．一つは，解析的逆運動学と分解運動量制御を用いた全身運動量の制御方法である．手先と重心位置に対する反復計算を必要としないため，計算時間の削減を可能とした．もう一つは，対象物体の予備知識を用いた重心及び手先の目標軌道の導出方法である．予備知識として押し動作時の反力の与えることで，短時間で安定した動作を実現する目標軌道を導出する．
本研究では，提案手法の有効性をヒューマノイドロボットHRP-4を用いて動力学シミュレーションと実機で検証した．はじめに，全身運動量の制御に関し実験を行った．蹴り動作を行わせた際に，脚で発生した運動量を打ち消す動作が上半身で生成されることを確認した．その際に，従来法との比較として計算時間および足位置と重心位置の誤差を計測し，有効性を確認した．次に，10 [kg]の箱を押す動作を行わせた．押し動作は6 [s]で達成している．