東京大学　山川研究室

Yamakawa Laboratory, The University of Tokyo

本研究では，汎用性とリアルタイム性の両立という，人間・ロボット協調（HRC）における本質的課題を解決するフレームワークを提案している． 具体的には，複数の物体が同時に投擲される動的環境下において，衝突回避による安全性を確保しつつ，人間の意図を推定し，人間とは異なる対象物をロボットが捕球する「協調キャッチング」を実現した． これは，環境依存的なシステムに頼ることなく，動的な人間・ロボット協調キャッチングを実現した初めての例である．

提案手法では，低遅延な人間意図認識と能動的なキャッチング戦略を統合することで，リアルタイムかつ適応的なロボット制御を実現している． さらに，高速な骨格追跡と衝突回避動作計画を一体化することで，認識から制御までを含む一連の処理を125 Hzで実行可能としている．

協調キャッチングの成功率は，安全性を重視した制御制約の影響により34%（17/50）に留まっているが，動的タスク遂行時におけるシステムのリミテーションを明確に示した点も含め，本手法は，安全性・柔軟性・リアルタイム性を同時に満たす次世代HRC実現に向けた重要な一歩であると位置づけられる．