Nonprehensile Manipulation via Force-Haptic Model Based Reinforcement Learning with Optimal Control Filter for Demonstrated Motion

• Project/Area Number: 25K07655
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20010:Mechanics and mechatronics-related
• Research Institution: Nanzan University
• Principal Investigator: 中島 明 南山大学, 理工学部, 教授 (70377836)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 坂本 登 南山大学, 理工学部, 教授 (00283416) ; 潮 俊光 南山大学, 理工学部, 教授 (30184998)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 非拘束マニピュレーション / 最適制御 / 強化学習 / 力触覚モデル

Outline of Research at the Start

大域的操り問題の重要な基礎要素である非拘束マニピュレーションを実現するためには，操り運動の本質を担う系の動特性の効率的なモデリングと，未知環境に対する適応的な動作の獲得が必須である．そこで，本研究では，教示動作に基づいた力触覚モデルと最適制御フィルタリングに基づく修正モデリング手法，および，獲得したモデルに基づいた最適制御軌道群を内包する多様体によるモデルベースド強化学習法を提案する．