研究者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）プラットフォームを構想する

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）という興味深いアイデアを提案しています。

人間は自然に、座る、物を拾うなどの複雑なタスクを実行できます。ただし、これらの活動には多くの動きと複数の接触が含まれており、ロボットにとっては難しい場合があります。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、多様な接触豊富な全身運動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の要素を組み合わせて人間の動きを捉える」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として機能し、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、筋骨格およびロボット解析などの技術を使用してモデル化されます。2つの双子は互いに補完します。」

吉田教授は、このフレームワークでいくつかの質問に答えています。たとえば：

• ヒューマノイドは人間の動きを模倣することができますか?
• ロボットは人間の動きを学習し、シミュレートすることができますか?
• ロボットは人間とスムーズに自然に交流することができますか?

iCPHフレームワーク

iCPHフレームワークの最初の部分は、人間の動きを測定し、さまざまな身体部位の動きを量化します。また、人間が行った接触のシーケンスも記録します。

このフレームワークは、微分方程式を使用して、さまざまな動きの一般的な記述を可能にし、接触運動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します。

デジタルツインの場合、モデルベースと機械学習アプローチを使用してネットワークを学習します。これら2つは、解析グラデーション計算方法で接続され、継続的な学習により、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、データ増強を使用して接触運動ネットワークを豊富にします。この技術により、接触運動の言語を表すシンボルを抽出することができ、未経験の状況での接触運動の生成が可能になります。

すべてのこれらは、ロボットがスムーズな動きと多くの接触を使用して、人間と交流しながら未知の環境を探索できることを意味します。

吉田教授は、iCPHの実現のために、一般的な記述、継続的な学習、接触運動のシンボル化の3つの課題を提起しています。

「iCPHのデータは公開され、現実世界の問題の解決に適用されます。ヒューマノイドロボットは、重い物を持ち上げる、危険な環境で作業するなどの、人間が負担するタスクから人間を解放し、安全性を向上させることができます」と吉田教授は述べています。「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のにも役立ちます。最後に、ヒューマノイドはデジタルツインを介して人間によってリモートコントロールされ、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。」