公開：2025年5月20日 /更新：2025年5月20日 - 著者： Konrad Wolfenstein
ツイストシステム：モーションキャプチャテクノロジー（MOCAP）は、ヒューマノイドロボットイメージの制御に革命をもたらします：xpert.digital
テレソーターされた全身模倣システム：リアルタイムのヒューマンロボット相互作用ロボットテクノロジーを変更する
ロボットの人間の動き：ツイストシステムの可能性
科学者は、ヒューマノイドロボットのテレオ操作システムの開発において大きなブレークスルーを達成しました。モーションキャプチャテクノロジーを使用することにより、ヒューマノイドロボットはリアルタイムで人間のような動きを実行できるようになりました。この革新により、ロボットを正確かつ直感的に制御できます。これは、フルボディスキルを備えたロボットを開発するための重要なステップです。人の全身の動きをロボットに転送する新しいシステムのねじれ（テレオティーの全身模倣システム）は特に驚くべきものであり、したがって、人間とロボットの相互作用の新しい時代を告げます。
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モーションキャプチャベースの望遠手術の基本
テレオ操作は、マシンのリモートコントロールについて説明しており、ロボット工学エリアで特に重要です。作業スペースが遠すぎる、小さすぎる、大きすぎる、または人間にとって危険すぎる場合、テレロボーティックシステムが使用されます。人間（オペレーター）とロボット（テレオペレーター）の間の空間的分離は、低侵襲手術、インテリジェンスの説明、または宇宙アプリケーションなどのさまざまな分野での手術を可能にします。
モーションキャプチャテクノロジー（MOCAP）は、最新のテレオ操作システムの基礎を形成します。このテクノロジーにより、人間の動きの詳細な記録とシミュレーションが可能になり、それにより、個々の人々または人々のグループ全体をデジタル化できます。記録された動きはインテリジェントに処理され、身体のアニメーションとその動きに使用できます。
モーションキャプチャテクノロジーの仕組み
モーションキャプチャテクノロジーでは、実際の人々の身体運動は、マークポイントと光学システムを備えた特別なスーツを介して正確に追求および記録されます。体のすべての部分の動きデータは、腕、手、足、足だけでなく、胴体、腰、頭によっても収集されます。これらの包括的なデータは、ヒューマノイドロボットを実行できる人工知能（AI）を使用してコマンドに変換されます。
ツイストシステム：ロボットテレスコピックのブレークスルー
スタンフォード大学とサイモンフレイザー大学で開発されたツイストシステムは、ヒューマノイドロボット望遠の大きな進歩です。
「ヒューマノイドに、人と同じレベルのフルボディスキルを持つことを望んでいます」と、Twist Studyの最初の著者であるYanjie Zeは説明します。 「乱雑なキッチンを想像してください。人々は両手で物を持って足を使って地面のバスケットなどの障害物を動かすことができます。人間は体の側面や肘のあるドアを開くこともできます。ヒューマノイドは、模倣の人々によって同じことをすることができます。」
ツイストの技術的実装
ツイストシステムには、3つの重要なコンポーネントが含まれています。
- データの収集とリターゲティング：オフラインおよびオンラインのリターゲティングにより、人間の動きはロボットに適応されます。これは、3Dジョイントの位置と方向の最適化された伝送によって行われます。これにより、身体の向きと足の配置もリアルタイムで採用されます。
- シミュレーションでのコントローラートレーニング：Twistは、「教師の学生」方法論を使用して2段階のアプローチを使用します。
- 「教師」コントローラーには、将来の参照ムーブメントへのアクセスが特権的であり、スムーズな動きを計画できるようにします。
- 「学生」コントローラーは、強化学習（RL）と動作クローニング（BC）の組み合わせによってトレーニングされ、現在の移動情報のみにアクセスすることができます。
- フルボディコントローラー：訓練されたコントローラーにより、バランスが同時に保持されている間、ロボットはすべての自由度を使用できます。これは、より自然で人間のような動きをもたらします。
UntereのヒューマノイドG1ロボットを使用したテストでは、研究者たちは、異なる手足の動きが実行されるように、全身の動きを記録してロボットのジョイントに正確に移すだけで十分であることを発見しました。
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ヒューマノイド望遠手術の課題
ヒューマノイドロボット向けのテレオ操作システムの開発は、研究者にいくつかの複雑な課題を提示します。
具体化のギャップを橋渡しします
中心的な課題は、「具体化のギャップ」、つまり人間とロボットの解剖学的違いの架橋です。ロボットには他の割合、共同構成、および人間よりも物理的特性があるため、人間の動きの直接転送は簡単には不可能です。
バランスと全身調整
ヒューマノイドフルボディトラッキングには、個々の関節の正確な制御だけでなく、複雑な動き中のバランスの動的な維持も必要です。従来の望遠手術システムでは、焦点は多くの場合、移動や操作などの孤立した動きにのみ焦点を当てていますが、ツイストは調整された全身運動を可能にします。
遅延と感覚フィードバック
遠隔操作システムは、遅延（時間遅延）や感覚フィードバックの制限などの問題を克服する必要があります。これらの要因は、ロボット反応と人間の作用の同期に影響を与える可能性があります。
モーションキャプチャ望遠の多様なアプリケーション
ヒューマノイドロボットのモーションキャプチャベースの望遠手術は、多くの可能な用途を開きます。
危険な状況と救助活動
危険な環境では、たとえば爆発物（EOD-爆発的な兵器処分）など、人の代わりにテレオ蒸発ロボットを使用できます。 2015年から2020年の間に、英国だけで年間約2,000のEOD事業があり、安全な代替品の必要性を示しています。
複雑な操作タスク
ヒューマノイドロボットは、たとえばキッチンやワークショップなどの構造化されていない環境など、テレオ操作を通じて複雑な操作タスクを実行できます。腕、手、足、足の調整を含む全身を使用する能力は、ここで重要な利点を提供します。
ソーシャルロボットと表現力
ヒューマノイドソーシャルロボットにとって、表現力のある動きを表現する能力が不可欠です。 MPI（最適化ベースのカスタマイズ可能なリターゲティングアルゴリズム）で開発されたOCRAシステムは、異なる運動系チェーン間のリアルタイムの動き画像を可能にし、直感的で人間のような動きにつながります。
異なるシステムの代替アプローチと比較
ひねりに加えて、モーションキャプチャベースの望遠手術には他のさまざまなアプローチがあります。
IMUベースのシステム
一部の研究者は、光学システムよりもポータブルで安価なIMUベースの（慣性測定ユニット）モーションキャプチャシステムを使用しています。この技術は、たとえば、運動と操作が組み合わされているロコ操作タスクの望遠操作に使用されます。
ニューロンネットワークベースのアプローチ
別のアプローチでは、ニューラルネットワークを使用して、モーションキャプチャスーツのセンサーデータとロボット室内装飾品の角度位置との間の割り当てを学習します。この方法では、ロボットの以前の分析モデルまたは数学モデルを必要とせず、したがって、さまざまなヒトロボットペアリングに適用できます。
特定の身体部分のシステム
全身望遠オペレーティングシステムに加えて、デュアルハンドの動きの記録など、身体の特定の部分に焦点を当てた特殊なシステムもあります。これらのシステムは、細かい操作タスクのためのバイオニックバイマニュアルロボットの正確な制御において重要な役割を果たします。
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最近の進歩と将来の見通し
ヒューマノイドロボットのテレオ操作システムの開発は急速に進行しています。 Twistに加えて、研究者は最近、さらに革新的なシステムを発表しました。
H2O：人間からヒューマノイド
H2Oシステムは、RGBカメラを備えた完全なヒューマノイドロボットのリアルタイム望遠症のみを有効にします。 RLベースのフレームと「SIM-to-Data」プロセスを使用して、ヒューマノイドロボットに適した動きをフィルタリングおよび選択します。
ARサポートされた望遠手術
また、研究者は、拡張現実（AR）がMOCAPベースの電話をどのようにサポートできるかを調査します。ロボットアームに加えて、人間のアームの仮想参照を視覚化することにより、ユーザーは動きの画像をよりよく理解できます。
KIとモーションキャプチャ：人間とロボットの相互作用の未来
ヒューマノイドロボットのモーションキャプチャベースの望遠手術は、近年かなり発展しています。 Twist Markなどのシステムは、ロボットが人間のようなフルボディの動きをリアルタイムで実行できるようにすることにより、大きな進歩を遂げます。
モーションキャプチャテクノロジーと、強化学習や行動のクローニングなどの高度なAIメソッドの組み合わせは、人間とロボットの相互作用の新しい機会を開きます。ヒューマノイドロボットは、孤立した動きを実行できるだけでなく、より高いスキルと表現を可能にするフルボディアクションを調整できるようになりました。
将来、これらの技術は、複雑な操作タスクと社会的文脈で、危険な環境でのヒューマノイドロボットの使用を大幅に拡大することができました。テレオ操作システムの精度、堅牢性、ユーザーフレンドリーの継続的な改善は、人間の能力とロボット実行の間のギャップをさらに削減するのに役立ちます。
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