論文の概要: IK Seed Generator for Dual-Arm Human-like Physicality Robot with Mobile Base

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00871v1
• Date: Thu, 01 May 2025 21:33:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.837029
• Title: IK Seed Generator for Dual-Arm Human-like Physicality Robot with Mobile Base
• Title（参考訳）: 移動体を用いたデュアルアーム型人体ロボットのIKシードジェネレータ
• Authors: Jun Takamatsu, Atsushi Kanehira, Kazuhiro Sasabuchi, Naoki Wake, Katsushi Ikeuchi,
• Abstract要約: そこで本稿では,対象手構成から数値IKソルバのよい初期推定値を生成する手法を提案する。 スケールされたヤコビ行列を用いて初期予想の良さを定義する。 ロボットが3つの典型的なシナリオを実際に達成していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.072854482838231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: ロボットは人間のタスクを置き換える手段として強く期待されている。 ロボットが人間のような物理的能力を持つと、人間のタスクを置き換える可能性が高まる。 家庭サービスロボットの場合、操作環境において人間と共存するために、過度に大きくならないように、人間のようなサイズにすることが望ましい。 しかしながら、サイズ制限のあるロボットは、関節角制限のような機械的制限のため、逆運動学(IK)を解くのが難しい傾向にある。 逆に、この制限から生じる困難を軽減できれば、そのようなロボットの使用がより価値を期待できる。 高自由度ロボット(DOF)によく用いられる数値IK解法では、解法に与えられる初期推定に依存する。 そこで本稿では,対象手構成から数値IK解法を推定する手法を提案する。 この目的のために、関節限界を考慮したマニピュラビリティ指数を計算することができるスケールドジャコビアン行列を用いて、初期推定の良さを定義する。 これらの2つの要因は、IKの解決の難しさに関連している。 遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,その良さを最適化し,初期推定値を生成する。 可能なIK解を列挙するために、アームベース座標系におけるロボットハンドの到達範囲を表す到達性マップを用いる。 我々は定量的評価を行い、良さ値を用いて判断される初期推定値を用いることで、IKが解ける確率が増加することを証明した。 最後に,提案手法の適用として,ロボットがIKの初期推定をうまく生成することで,3つの典型的なシナリオを実際に達成できることを示す。

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