| Project/Area Number |
21H01296
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
|
|---|
| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
和田 隆広 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (30322564)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
朝尾 隆文 関西大学, システム理工学部, 助教 (10454597)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2023: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
|
|---|
| Keywords | 搭乗型機械システム / 操作性 / 前庭動眼反射 / 機械操作性 / 反射眼球運動 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
遠隔操縦ロボット,自動車などの操縦性,操作性のさらなる向上が求められているが,操縦性,操作性の理解および向上手法についての系統的な取り組みが不十分であった.一方,和田(研究代表者)は,視覚・前庭感覚系による運動知覚機構に基づいた,前庭動眼反射(頭部運動で生じる反射眼球運動)のCybernetic modelを開発し,このパラメータの変化によって機械操作の有無(能動受動)や,操作主体感(機械運動が自らの操作で生じているという感感)の定量化に成功している.本研究ではこのモデルに,操作に対する機械運動の予測機構を追加する.そのうえで,このモデルを用いて機械の操作性を計算論的に理解すると共に,操作性の推定手法の構築に挑戦する．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は，計画通り計算モデリングの研究を実施した．
まず，VORモデルの基盤となる，self-motion perception部の精度向上に取り組んだ．具体的には，eccentric yaw rotationにおける角速度知覚や，重力知覚の予測精度を，先行研究と比較することで評価した．誤差フィードバック部に用いる積分の有無を変更した複数のモデル構造を準備し，それぞれに対してモデルパラメータの最適化を実施した．その結果，重力推定誤差部にのみ積分を有するモデルが最も適していることを明らかにした．
ついで，上記のモデル精度向上まえではあるが，2023年度に実施予定であった，学習過程を含む眼球運動モデルの開発に一部着手した．具体的には，パラメトリックな学習機構として，UKFを用いたパラメータ同定手法を導出し，車両乗車中の遅れの有無によってパラメータが変動することを検出することに成功した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定どおりVORモデルに関する研究を実施し一定の成果を得たため，順調と判断した．
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初の予定どおり，1）学習過程を含む眼球運動モデルの開発 2）人間機械系cyberneticモデルの評価 3）機械操作性の推定手法の構築 を実施予定である．
|
