遠隔ロボットによる円滑な柔軟物操作のための力触覚ガイドつき制御システム

摘要

深層ニューラルネットワーク（DNN）の発見により人が担っていた知的作業の自動化が進みつつある．近年では，画像·音声認識に留まらず，自動運転や知能ロボット制御といった実世界に働きかける応用先も開拓され始めている．直接的に人の役に立つ労働力の提供が期待される一方で，DNNの推論誤りが人命を脅かす危険性が指摘されている．そこで，DNNによる完全自動化を基本としつつも，DNNの推論が大きく外れそうな場合を検知して，その時だけ人間側へロボットの制御権を移す人とDNNの協調制御が注目されている．これまでにも，物体把持等の構造化しやすいタスクにおいては人とDNNの協調制御が実現されているが，DNNの推論結果に対する信頼度をリアルタイムに算出することが困難であったために，柔軟物の操作といった時々刻々変化する環境に動的に適応することが求められるタスクへの人·DNN協調制御応用は進んでこなかった．そこで，本研究では，DNNの推論結果に対する不確実性をリアルタイムに評価する機構を導入し，予測確度によって人とDNNの主従を動的に切り替える人·DNN協調制御システムを提案する．実ロボットを用いた実験の結果，人もしくはDNNが単独で制御した場合に比べ柔軟物折り畳みに要する時間を31.5もしくは10.6削減できることを明らかにした．