人とロボットの協働におけるマルチサイクル・時空間適応
arXiv cs.RO / 2026/4/22
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要点
- 本論文は、人とロボットの協働における重要課題として、個々人の能力や嗜好をモデル化する難しさを背景に、共同計画を最適化することが難しい点に取り組んでいます。
- 先行研究はタスクレベル適応とモーションレベル適応を切り分けて扱いがちで、近接状況では空間的な干渉やタスク文脈のいずれかが見落とされうると指摘しています。
- RAPIDDSという新しい枠組みを提案し、複数サイクルを通じた個人の行動を時空間（モーション経路＝空間行動、タスク完了時間＝時間行動）としてモデル化することで、タスク計画と統合します。
- RAPIDDSは、個別化されたモデルに基づいてタスクスケジュールを更新し、拡散モデルによるロボット運動生成を誘導することで、効率を高めつつ近接リスクを低減します。
- シミュレーションでのアブレーション、7自由度のロボットアームによる実機実験、参加者32名のユーザースタディを通じて、効率や近接といった客観指標だけでなく、流暢さや好みといった主観指標でも非適応システムより有意な改善が示されました。
