講演資料 - 科学技術振興機構

ET2013
2013/11/22
ET2013スペシャルセッション(131122)
Digital Human Research Center
D-Caseの移動ロボット適用事例紹介
加賀美 聡
加賀美 聡
 産業技術総合研究所 デジタルヒューマン工学研究センター
副研究センター長
 JST CREST 「実時間並列ディペンダブルOSと
その分散ネットワークの研究」プロジェクト研究代表者
 Carnegie-Mellon Univ. Robotics Institute. Adjunct Faculty
 東京理科大学 理工学研究科 機械工学専攻 客員教授
 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学専攻
デジタルヒューマン学連携講座 客員教授
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ART-Linux (http://sourceforge.net/projects/art-linux/)
ヒューマノイドロボット
車輪型ロボット
pen2r（産総研）
Digital Human Research Center
HRP-1S（産総研）
HRP-2P
HRP-2
HRP-3P
（産総研・川田工業）
SELF
（茨城大 森研）
放射線量マッピングロボット
（富山高専、東大）
HRP-3
Prototype of Omnidirectional Mobile Robot（右）
The WinKIT Robot （左）（金沢工大）
HRP-2m
R-daneel
(東大・國吉研） （産総研）
（FUSION（九州大・福岡大チーム））
（ロボカップジャパンオープン2001）
その他
i-1
I-VY
（情報通信研究機構） （横浜国大 藪田研）
マニピュレータ
スピーカアレイシステム（東京理科大学 溝口研）
恐竜型ロボット（産総研）
MoveMaster
（筑波大 相山研）
スピーカアレイシステム（産総研）
自立型無人ヘリコプター（産総研）
Haptic（産総研）
HRP-2Hand（産総研） 多指ハンド（産総研）
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Haptic（産総研）
PA-10（三菱重工業・産総研）
（岡山大学）
リハビリ支援ロボットApriAlpha（東芝） HallucⅡ（千葉工業大学fuRo） fuRo Motor Driver
（千葉工業大学、ピューズ）
（愛知産業研究所）
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AMP Version of ART-Linux for
Dependable System
<アイデア>
Digital Human Research Center
 システムに存在するコアのうちのいくつかで ART-Linuxを複数独立に走らせ、
これらを共有メモリで連結する。
 多重化、オンライン監視、システムログ、デバイスのアイソレーション、
安全系の独立化などが可能。
共有メモリ
<例>





通常のSMP Linux
３コア上でアプリが動作
実時間監視系が他の
システムの挙動を観測し
記録したり送信する
IOに接続された ART-Linux
上で実時間制御系が動作
異常が起きた時には
緊急停止系がシステムを
安全に停止
重要なシステムはハード
ウエアを含む二重系で構成
メモリ
CPUコア
OS
P0
P1
P2
SMP-Linux
デバイス HDD Ether
VGA
P3
P4
P5
P6
P7
ART ART ART ART ART
HDD/
Ether
IO
IO
IO
IO
実時間 実時間 安全
監視系 制御系 系
二重系
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Digital Human Research Center
カメラ画像からのジョイスティック操縦に
基づく自律二足歩行
使用した機能
 実時間
 複数コア
 ログ
環境の形状を計測し、オペレータがカメラで見て指示した方角
に向かって、足跡を計画し、動的安定な歩行制御を行う。
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Digital Human Research Center
自律二足歩行
使用した機能
 実時間
 複数コア
 ログ
指定された経路に沿って環境の形状を計測し、足跡を計画し、
動的安定な歩行制御を行う。
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Digital Human Research Center
COP-ZMP軌道の高速探索手法による
二足歩行の着地位置・時刻最適化の実現
使用した機能
 実時間
 複数コア利用
胴体が動いたことを検出して、330us(i7-4GHz)で並列に
三歩で踏みとどまる歩行軌道を探索（パラメータ３つ）。
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ロボットへのDEOSプロセス適用
Digital Human Research Center
 日本科学未来館の展示フロアの巡回ロボット
 D-Caseの合意は開発者と日本科学未来館の間で行う
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D-Case作成と合意の作業中
Digital Human Research Center
 内ループと外ループに分けて議論
–
–
–
–
–
自律移動機能
安全停止
運用方法（人がついている）
説明責任（すべてのモニターノードとセンサの入力を記録）
改善（想定内および想定された未対応項目への対応）
 要素数
–
–
–
–
–
–
–
Goal 66
Evidence 29
Strategy 28
Context 12
Undeveloped 7
Monitor 17
合計 159
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D-Case Trees (Functional Part)
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人体モデルDhaiba
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手モデル
筋骨格モデル
身体機能中心デザイン
指先摩擦モデル
感覚モデル
携帯電話
生活用品
包装品
人体形状モデル
統合人体モデルDhaiba
自動車
関節構造モデル
運動生成モデル
電機製品
感性評価
負担評価モデル
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体形データベースに基づく体形生成
 体形データベース→相同モデル化→主成分圧縮
Digital Human Research Center
– 細分割曲面を用いて同数頂点のモデルを自動生成
QuickTimeý Dz
êLí£ÉvÉçÉOÉâÉÄ
ǙDZÇÃÉsÉNÉ`ÉÉǾå©ÇÈǞǽDžÇÕïKóvÇ-ÇÅB
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レーザー距離センサからの人環境認識
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



パシフィコ横浜でデモ走行
３次元レーザー距離センサを利用
人の頭上（2.0～2.7m）を利用したSLAM
約2時間走行時、のべ約2.5万人の軌跡を同時に計測
組み込み総合技術展
ET2012に出展
Digital Human Research Center
平均軌跡長さ：2.2(m)、平均速度：1.6(km/h)、平均時間：3.6(sec)
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D-Case Tree (Monitor & Explanatory Responsibility)
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自律走行実験（4月17日、約3時間）
 総移動距離：2,455[m]
 位置認識の精度
– 角度の共分散： 最大：0.07[rad]、平均：0.032[rad]
– xyの共分散： 最大：567 [cm^2]、平均：73.26[cm^2]
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来館者人流計測（８月２１日）
Digital Human Research Center
約12万回
停止領域
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Digital Human Research Center
Digital Human Research Center
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D-Case Tree (Safety)
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パッシブセーフティーの議論の一部
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事故・傷害再現シミュレーション（金沢大共同研究）
事故情報
遊具モデル構築
全身マルチボディ
モデル構築
頭部FEモデル構築
形状変換
Digital Human Research Center
身長・体重
3Dスキャナデータ
寸法・形状・質量
標準モデル
対象年齢モデル
衝突姿勢
・速度
転落挙動解析
頭部傷害解析
Digital Human Research Center
日本科学未来館デビュー(130825)
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改善点
 無線なしのために
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– 業務系無線による停止装置
– ロボット本体に表示系
– 遠隔記録系のかわりに本体を二重系
 未然防止のために
– 光る
– 音をならす
 ソフトウエアラバー
で覆った手触りの良い
外装に。
 D-Caseの変更
–
–
–
–
Goal 5
Evidence 8
Strategy 3
Context 3
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Digital Human Research Center
G空間Expo (131114-6)
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G空間Expo
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 走行距離：3016[m]
 人軌跡： 8495本
 実験時間： 18[hr]
発見した人軌跡
新藤義孝・総務大臣
ロボット走行軌跡
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自動車の自律走行
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ITS世界会議2013
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 480周の自動走行
 人と車で進路を妨害して自動停止
4倍速
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Digital Human Research Center
D-Caseを利用した知見（１）
 可読性が高い。専門家でなくてよい。
 サブツリー毎に担当者が異なる。
 担当者間の合意を個々のノードで行うので、どのノードにつ
いて誰が agree したというサイン、あるいはこれがあれば納
得する、このリスクで合意したなどの、コメントが重要。
 これらの議論の時系列の変化が重要なので、バージョン管
理、議論管理などのツールが重要（D-ADDが提供）
 エビデンスのドキュメントの部分へのポインタと逆ポインタが
重要。これがないとエビデンス改編があった際に、元のDCase木のどこに対応しているのか判らない
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D-Caseを利用した知見（２）
 動的な状態遷移、多次元状態、動的なスコープを表現しに
くい。必然的にノードに押し込めることになる。
 部分木の改編に対して、全体のコンフリクトを見渡したり、
統合する方法がない。木は眺める局面、論点、ステークス
ホルダなどによって、多次元空間を任意の平面で切ったよ
うな形をしているイメージ。
（木下チームがAgda で整合性を取る手法を開発中）
 想定しなかった想定外であるということは、短時間で検出
可能だったが、対応にはやはり時間がかかった。
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