| Project/Area Number |
21K20412
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0301:Mechanics of materials, production engineering, design engineering, fluid engineering, thermal engineering, mechanical dynamics, robotics, aerospace engineering, marine and maritime engineering, and related fields
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| Research Institution | CyberAgent, Inc. AI tech studio AI Lab (2024)
Keio University (2021) |
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Principal Investigator |
江口 僚 株式会社サイバーエージェント(AI事業本部 AI Lab), AItech Studio AI Lab, リサーチサイエンティスト (20909733)
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| Project Period (FY) |
2024-02-06 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | ヒューマンコンピュータインタラクション / 人間計測 / センシングデバイス・システム / 機械学習 / ハプティクス |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、複数関節の動力学的協調動作を潜在空間でモデル化・データベース化し、力計測不要の動力学的解析と関節負荷を抑える単純な修正誘導による伝授を実現する。動力学的解析のため、教示者による模範・未熟動作をモデル化・データベース化する。この際、複数関節の角度・トルクを潜在空間へ変換し、関節間の協調をモデル化する。次にこれらを用いて、訓練者の動作の関節角度からトルクを確率的に推定する。動作伝授では、関節角度・トルクの潜在空間において、訓練者の未熟動作と模範動作間の距離を最小化するように修正を誘導する。この際、動作間距離への寄与が最大となる単関節の角度・トルクのみのフィードバックにより修正を実現する。
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