研究者が提案するインタラクティブなサイバーフィジカルヒューマン（iCPH）プラットフォーム

東京理科大学の吉田英一教授は、インタラクティブなサイバーフィジカルヒューマン（iCPH）という概念を提案しました。

人間は、座る、物を拾うなどの複雑なタスクを自然に実行できます。しかし、これらの活動には多くの動きと接触が必要で、ロボットにとっては難しいものです。iCPHは、この問題を解決するのに役立ちます。

人間のようなシステムの理解と生成

新しいプラットフォームは、多くの接触を伴う全身の動きを使用する人間のようなシステムの理解と生成を助けることができます。

この研究は、Frontiers in Robotics and AIに掲載されています。

「名前の通り、iCPHは物理的およびサイバー的要素を組み合わせて人間の動きを捉えるものです」と吉田教授は述べています。 「ヒューマノイドロボットは人間の物理的な双子であり、デジタルツインはサイバースペースでシミュレートされた人間またはロボットとして存在します。後者は、筋骨格学およびロボット分析などの技術を通じてモデル化されます。これら2つのツインは相互に補完し合います。」

吉田教授は、フレームワークを通じて以下のような質問に答えています：

• ヒューマノイドは人間の動きをどうやって模倣することができるか?
• ロボットは人間の行動をどうやって学習し、シミュレートすることができるか?
• ロボットは人間とどうやってスムーズに、自然にインタラクションすることができるか?

iCPHフレームワーク

iCPHフレームワークの最初の部分は、人間の動きをさまざまな身体部位の動きを量化することで測定し、人間が行う接触のシーケンスを記録します。

フレームワークは、微分方程式を通じてさまざまな動きの一般的な記述を可能にし、接触動きネットワークの生成を可能にします。ヒューマノイドは、このネットワークに基づいて動作できます。

デジタルツインの場合、モデルベースおよび機械学習アプローチを通じてネットワークを学習します。これら2つは、解析的勾配計算法を通じて接続されており、継続的な学習によってロボットシミュレーションが接触シーケンスを実行する方法を教えることができます。

iCPHの3番目の部分は、ベクトル量子化技術を適用する前に、データ増強を通じて接触動きネットワークを豊富にします。この技術は、接触動きの言語を表現するシンボルを抽出することを可能にし、未経験の状況での接触動きの生成を可能にします。

これらすべてにより、ロボットは人間とスムーズな動きと多くの接触を通じて未知の環境を探索することができます。

吉田教授は、iCPHに係る3つの課題を提起しています。一般的な記述子、継続的な学習、接触動きのシンボル化に関するものです。iCPHを実現するには、これらの課題を乗り越える必要があります。

「iCPHのデータは公開され、現実の問題に適用されて社会的および産業的な問題を解決するために利用されます。ヒューマノイドロボットは、人間を多くのタスクから解放し、安全性を向上させることができます。例えば、重い物を持ち上げる、危険な環境で作業するなどのタスクです。iCPHは、人間が行うタスクを監視し、作業関連の病気を予防するために使用することもできます。最後に、ヒューマノイドはデジタルツインを通じて人間によって遠隔操作されることができます。これにより、ヒューマノイドは大型機器の設置や物体の輸送などのタスクを実行することができます。」と吉田教授は述べています。