マルチモーダル情報を扱う奥行きを考慮した動作生成モデルによる柔軟物操作の精度向上

抄録

本研究では, 奥行きを考慮した柔軟物体の認識や動作計画を実現する. モダリティごとの学習の偏りを抑えるモデルに, 視差を左右のステレオ画像での注意点の位置の違いとして表現するモデルを組み込み, さらにオクルージョンへの対策と動作精度向上として触覚情報を追加した動作生成モデルを提案する. 提案手法の有効性を検証するため, ハンガーにスーツを掛けるタスクを採用した. 形状や掴むべき裾の奥行方向の位置が変化するため, 奥行きを把握した動作生成が求められる. 双腕多自由度ロボットDry-AIRECを用いて複数の比較モデル(単眼/ステレオ視, 触覚の有無)の比較実験を行なった結果, 触覚と視差情報が奥行きの把握と動作精度の向上に寄与していることを確認した.