ヒューマノイド運動工学特論Ｂ

Advanced Humanoid Athlitic Engineering B

998F022

85AFROB603

吉田　英一

Eiicih Yoshida

2026年度後期

2026年度

②Second semester

木曜2限

Thursday, 2nd Period

先進工学研究科　機能デザイン工学専攻

Department of Medical and Robotic Engineering Design, Graduate School of Advanced Engineering

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

ヒューマノイドロボットは、通常の産業用ロボットアームとは異なり、環境に固定されておらず、また枝分かれ構造により非常に多くの自由度を持つことが特徴である。ヒューマノイドロボットに所望の運動をさせるには、力学的・機構的制約を満たしつつ、多数の関節を協調的に動作させる必要がある。本講義では、まず典型的なロボットアームを題材にロボット運動の数学的・物理的な表現を理解し、目標とする運動を計画・制御するため、運動学・動力学理論に基づく基本的な「モデルベース」の手法について学ぶ。そのうえで、この基本的な枠組みを活用して、ヒューマノイドの運動計画や制御をどのように実現するかについて概説する。さらに、人間の運動を規範とした運動生成や、最適化・企画学習などの先端的な技術を適用した手法についても紹介する。適宜、数値計算ソフトウェア等を用いた演習も取り入れて理解を深める。

Humanoid robots have recently been making remarkable progress, leading to almost daily postings on movie sites showing acrobatic or complex motions by different humanoids. Humanoid robots differ significantly from conventional industrial robotic arms in that they are not fixed to their environment and possess a branched structure with many degrees of freedom. For a humanoid robot to achieve the desired motion, it is essential to coordinate multiple joints while satisfying various mechanical and dynamic constraints. The Advanced Course mainly dealt with “model-based” approaches that have been applied to humanoid robot control until recently. On the other hand, new approaches such as advanced optimization-based control, including model predictive control, a framework called motion retargeting that is inspired by human motion, and methods leveraging machine learning, like reinforcement learning or imitation learning. Reviewing the model-based method that students had learned in Advanced Course A, the main activities of this course focus on the research and presentation of recent publications and the discussions afterwards by students for them to understand various methodologies for humanoid motion control.

最適化や機械学習などの先端的な手法を、ヒューマノイドロボット運動の設計に応用するための考え方について理解する。さらに、論文輪講と発表、演習等を通じて、動作計画やヒューマノイドロボットの制御などの発展的な課題にかかわっているかについて理解を深化させる。
これにより、本専攻のディプロマポリシーに定める「デザイン思考に対する深い理解のもと、ナノメディスンとロボティクスの先端的な知識の融合を通じて『ヒトのカラダを助ける工学』を創出する」という機能デザイン工学専攻の理念に基づき、修士課程において「独創性、広い視野、柔軟な発想によってイノベーションを生み出すことで、人口減少社会の諸問題の解決につながる成果とその意義を社会に示すことのできる人材」の育成に貢献する。

Students will acquire a basic understanding of advanced methodologies, such as optimization and machine learning, and their applications in humanoid robot motion design. Students will deepen their understanding of motion planning, humanoid robot control, and other advanced topics through literature reviews, presentations, and hands-on exercises.
This course aligns with the vision of Department of Medical and Robotic Engineering Design, which aims to integrate cutting-edge knowledge in nanomedicine and robotics to create engineering solutions that assist the human body. In the master's program, students will be encouraged to develop their creativity, broaden their perspectives, and develop flexible thinking to drive innovation. By doing so, they will contribute to solving various societal challenges posed by population decline and effectively communicate the significance of their work to society.

ヒューマノイドロボットについて、数学的・物理的モデルに基づいて、数式を用いてその運動を記述することができる。
また、そのモデルを利用して、適宜ソフトウェアを活用して、運動計画や制御のアルゴリズムやそのためのプログラムを構成することができる。

By the end of this course, students are expected to acquire skills:

• to understand the recent approaches such as optimization and machine learning through research and presentation of recent publications, based on the fundamental understanding of model-based humanoid control.
• To utilize these models to develop motion planning and control algorithms and implement and test algorithms by effectively using computational tools and software for humanoid robot motion planning and control.

指示は講義の際に適宜行う

Instructions will be given during the lecture

プレゼンテーション　Presentation／実習　Practical learning／-

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各回の講義内容を１時間程度復習し、内容を理解しておくこと。理解の確認のための演習問題を課すことがある。
関連分野の論文あるいは自分の研究に関する調査を報告するレポートを提出する。具体的には授業において指示する。

Students are requested to review the contents of each lecture for around one hour. Some exercises may also be given to help understanding.
A report writing is requested on a paper related to the lecture or a research on the students' subject. The detailed instructions will be given during the lecture.

レポート・演習・試験等 (60%)、プレゼンテーション等 (40%)
Report, exercises, examinations, etc. (60%), presentation, etc. (40%)

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

N

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

・細田： 「実践ロボット制御」  オーム社
・梶田： 「ヒューマノイドロボット」 オーム社
・内山、中村：「ロボットモーション」 岩波書店

全対面授業回の受講を原則とする。なお、成績評価点は「成績評価方法」に従うこととする。
The students are supposed to attend all the in-person lectures. The evaluation is made based on "Performance grading policy."

1. ヒューマノイド運動工学 概説
ヒューマノイド運動の生成に必要な基礎知識、本講義の計画、具体的な応用例に関する説明
2. ヒューマノイドの運動学
複数の関節で構成されるロボット対して、与えられた関節角度に対する手先の位置・姿勢の計算とヒューマノイドロボットへの応用
3. ロボットの逆運動学、微分運動学と冗長自由度
エンドイフェクタの位置・姿勢の速度と関節角速度の関係のヤコビ行列による表現、これを用いた逆運動学の計算とヒューマノイドロボットへの適用
4. ヒューマノイドの動力学
複数の関節からなるロボットの運動方程式、動力学
5.  動力学方程式とZMP
  動力学方程式とヒューマノイドロボットの安定の重要な指標ZMP (Zero Moment Point) との関係について学ぶ
6. 二足歩行パターン生成
倒立振子モデルに基づくヒューマノイドロボットの歩行パターン生成手法
7.  歩行安定化制御
ヒューマノイドロボットの歩行安定化制御
8. ヒューマノイドのモーションプランニング
  モーションプランニング技術を応用した全身運動計画
9. 論文輪講 I
  最適化運動制御、運動リターゲッティング、機械学習などを応用したヒューマノイド関連先端論文を題材とした論文輪講
10. 論文輪講 II
  最適化運動制御、運動リターゲッティング、機械学習などを応用したヒューマノイド関連先端論文を題材とした論文輪講
11. 論文輪講 III
  最適化運動制御、運動リターゲッティング、機械学習などを応用したヒューマノイド関連先端論文を題材とした論文輪講
12. 論文輪講 IV
  最適化運動制御、運動リターゲッティング、機械学習などを応用したヒューマノイド関連先端論文を題材とした論文輪講
13. 論文輪講 V
  最適化運動制御、運動リターゲッティング、機械学習などを応用したヒューマノイド関連先端論文を題材とした論文輪講
14. 論文輪講 VI
  最適化運動制御、運動リターゲッティング、機械学習などを応用したヒューマノイド関連先端論文を題材とした論文輪講
15. ヒューマノイド運動工学 まとめ
  まとめと総括レポート

1. Introduction to Humanoid Motion Engineering

• Overview of fundamental knowledge required for humanoid motion generation
• Course structure and real-world applications

2. Kinematics of Humanoid Robot

• Computation of end-effector position and orientation for articulated robots and their application to humanoid robots

3. Inverse Kinematics, Differential Kinematics, and Redundant Degrees of Freedom

• Computation of joint angles to achieve a desired end-effector position and orientation, and its application to humanoid robots
• Jacobian representation of velocity relationships between joints and the end-effector
• Solving inverse kinematics using Jacobian methods for humanoid robots

4. Dynamics of Humanoid Robot

• Equations of motion for describing rigid-body movement
• Equations of motion for a humanoid robot as an articulated rigid body

5. Dynamics and Zero Moment Point (ZMP)

• Relationship between dynamic equations and the ZMP, a key indicator of humanoid robot stability

6. Bipedal Walking Pattern Generation

• Walking pattern generation using the inverted pendulum model

7. Walking Stabilization Control

• Control techniques for ensuring stable walking in humanoid robots

8. Motion Planning for Humanoid Robot
   • Fundamentals of motion planning
   • Application of motion planning techniques to whole-body movements
9. Paper Review I
   • Presentation and discussion of cutting-edge research papers related to humanoid robots, applying optimal motion control, motion retargeting, or machine learning
10. Paper Review II
    • Presentation and discussion of cutting-edge research papers related to humanoid robots, applying optimal motion control, motion retargeting, or machine learning
11. Paper Review III
    • Presentation and discussion of cutting-edge research papers related to humanoid robots, applying optimal motion control, motion retargeting, or machine learning
12. Paper Review IV
    • Presentation and discussion of cutting-edge research papers related to humanoid robots, applying optimal motion control, motion retargeting, or machine learning
13. Paper Review V
    • Presentation and discussion of cutting-edge research papers related to humanoid robots, applying optimal motion control, motion retargeting, or machine learning
14. Paper Review VI
    • Presentation and discussion of cutting-edge research papers related to humanoid robots, applying optimal motion control, motion retargeting, or machine learning
15. Summary and Final Report

• Course recap and submission of final reports

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