Abstract
人は、予測的な計画立案と即時のフィードバックをシームレスに融合させることで、停止することなく連続的なモバイル操作タスクを遂行し、高い効率と信頼性の両方を実現する。本研究で目指すのは、この流れるようで信頼性の高い振る舞いをロボットで再現することであるが、それは根本的に難しい。理由は、長い時間幅を扱う計画とリアルタイムな反応との間に生じる衝突だけでなく、過度に効率を追求することで不確実な環境における信頼性が損なわれるためでもある。具体的には、安定した知覚と、補償の可能性が阻害されるほか、意図しない接触のリスクも高まる。本研究では、連続的なモバイル操作のために効率と信頼性を相乗的に両立させる統一的枠組みを提案する。そこでは、信頼性を意識した軌道プランナを導入し、信頼性のある実行に不可欠な要素を時空間最適化に埋め込むことで、効率的かつ信頼性を見込めるグローバル軌道を生成する。さらに、この枠組みには位相依存の切替コントローラを組み合わせ、効率のためのグローバル軌道追従と、信頼性のためのタスク誤差補償との間をシームレスに遷移させる。また、長時間幅の計画問題の複雑さにもかかわらずオンライン再計画を可能にする階層的初期化についても検討する。実環境での評価により、本手法は不確実性下（たとえば動的な外乱、知覚および制御誤差）で、連続するタスクを効率的かつ確実に完了できることが示される。さらに、この枠組みは多様なエンドエフェクタの制約を伴うタスクにも一般化できる。最先端のベースラインと比較して、本手法は常に最も高い効率を達成しつつ、タスク成功率を26.67--81.67改善する。包括的なアブレーション研究により、各コンポーネントの寄与もさらに検証する。ソースコードは公開予定である。
