転倒検知＝ROSロボティックス

下記写真の様に転倒した後の検知は比較的簡単ですが、転倒しそう若しくは転倒の瞬間の検知が難題。

転倒しそう若しくは転倒の瞬間を捉える為には正常な歩行とはどういうものか？若しくは直立するメカニズムを理解して、直立が不完全若しくは歩行が困難な状態を導いてその状態を検知する事が必要だと思います。

直立歩行はバランスの上に成り立っています。

また現在ロボットでより人間に近い歩行の研究が進んでいて、多関節ロボットで実践しようとしています。HONDAのASIMO君が有名ですね。

バランスは、つまり重心移動を制御する事です。

倒立振子というものがありセンサーのデータでバランスを保ちます。

動画貼っておきます。

https://youtu.be/302rgfFKBZE

もう少し人を基準に近づけてみましょう。

今年のメーカーズフェア東京に出展の方が多関節の人型ロボットで自然な動作で制御を進めていたのでそれが参考になりそう。
人型ロボットの人間の様な動きはまだまだ発展途上です。単一作業のロボットは卵を割らない様に握ったり微細な動きは正確にできる様になりました。
重心の動きを制御するとより自然な歩行になります。つまり重心移動の理想形。

わたこさんから使用許諾頂きました。
https://twitter.com/WatakoLab

理論上はサーモグラフィーの歩行のデーターからボーン推定（骨の位置）から重心移動を推定して安定していない閾値を超えると転倒の可能性ありとすれば良い。。。

具体的な計算と方法がそう簡単には行かないでしょうね。。。

画像認識の領域で話題となっている “OpenPose”、みなさまご存知でしょうか？

OpenPoseはカーネギーメロン大学（CMU）の Zhe Caoら が「Realtime Multi-Person pose estimation」の論文で発表した、深層学習を用いて人物のポーズを可視化してくれる手法です。
https://ledge.ai/author/daichi-yamaoka/

さてどこまで何ができるのでしょうか？