基于双足双臂人形机器人的全身工作模仿学习系统开发

近年来，模仿学习已被积极研究。特别是，由本体固定的机器人（其根连杆位置与姿态以及相机视角不变）通过模仿习得技能已在许多情况下实现。另一方面，对具有浮动连杆的机器人（如人形机器人）的行为模仿仍是一项困难任务。在本研究中，我们开发了一种使用具有浮动连杆的双足机器人的模仿学习系统。开发此类系统存在两个主要问题。其一是用于人形机器人的遥操作装置，其二是可承受繁重作业与长期数据采集的控制系统。针对第一点，我们使用全身控制设备 TABLIS，它不仅能控制手臂还可控制腿部，并能与机器人进行双边控制。通过将此 TABLIS 与高功率人形机器人 JAXON 连接，我们构建了用于模仿学习的控制系统。针对第二点，我们将构建一个基于姿态优化、可采集长期数据并能同时驱动机器人四肢的系统。我们将高周期姿态生成与包含全身关节力矩最小化及接触力优化的姿态优化方法相结合。我们设计了具备上述两特征的集成系统，以通过模仿学习实现各类任务。最后，我们通过操作柔性织物的实验证明了该系统的有效性——实验中不仅手，头与腰也同时运动；利用人形特有的腿操作物体；以及搬运需要大力量的重物。