2019 Fiscal Year Annual Research Report
自己と他者の動作データからの内部モデルの構築と行動則の獲得
| Project Area | Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science |
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| Project/Area Number |
16H06565
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| Research Institution | Advanced Telecommunications Research Institute International |
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Principal Investigator |
森本 淳 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究室長 (10505986)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | ロボティクス / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳の運動制御手法に学んだ階層的運動生成モデルを用いる方法論を、ヒト型ロボットモデルのように多自由度の系においてもリアルタイムで環境において動作生成可能であることを、特に視覚系を用いたバランス制御を導入する形で進めた。その結果、実ヒューマノイドロボットにおいて、開発した階層的な運動生成モデルがリアルタイムで作動することが確認できた。一方で、多自由度ヒト型ロボットモデルの動力学シミュレータを用いたリアルタイム制御の検証においては、動的に目的関数を連続的に切り替えることによって、適応的に多様な動作を生み出すことができるかどうかについて検討を進め、それが可能であることをシミュレーション実験的に示した。特に、階層構造を用いない場合との比較を行い、従来法では、リアルタイムで多自由度の動作を生成できないような課題において、提案する階層的なアプローチを用いた場合には、限られた計算コストで目的とするタスクに対して十分な動作性能をリアルタイムで発揮できることが分かった。
一方で、これまで開発してきたハイブリッドアクチュエータシステムを用いて、次の３つ成果を得た。
１）人工筋を１軸に２筋配置することにより、精緻な剛性制御が可能となること実験的に示し、また理論的な検証も行った。
２）ヒトが装着できるような外骨格アシストロボットにハイブリッドアクチュエータを導入した際に、ヒトが装着した状態でのインタラクティブな人工筋の動作特性の同定方法を開発し、ヒトの動作帯域においてのロボットの特性を見出すことができるようになった。
３）ヒトの腕の筋によって導出される可操作性を、開発したハイブリッドアクチュエータシステムでヒトの動作をアシストすることにより、その可操作性を高めることが可能となることを実験的に示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
脳の運動制御手法に学んだ階層的運動生成モデルを用いる方法論を、ヒト型ロボットモデルのように多自由度の系においてもリアルタイムで動作生成可能であることを示した上で、特に視覚系を用いたバランス制御を組み合わせる形で、実ヒト型ロボットにおいて提案した方法論を実装可能であることを示した。また提案手法の有用性を従来手法と比較することによって示し、さらに動的に目的関数を連続的に切り替えることによって、適応的に多様な動作を生みことができることをモデル実験において示した。この成果は英文学術論文誌に採択された。加えて、これまで開発してきたハイブリッドアクチュエータシステムを用いて、ヒトとのインタラクション課題を中心に、その性能評価や可操作性などヒトの能力拡張に関する研究が進捗し、これらの成果が英文学術論文誌に複数採択された。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、今年度においても継続して進めてきた脳の運動制御手法に学んだ階層的運動生成モデルを用いる方法論を発展させる。ヒト型ロボットモデルのような多自由度の系においてリアルタイムで動作を生成するときに、特に実環境においては短い制御周期での各関節での局所フィードバックが重要であることがわかってきた。そこで、ヒトの脊髄系の制御メカニズムを参考に、さらに深い階層構造を持つ運動生成モデルに発展させ、そのようなメカニズムが制御の頑健性にどのように貢献するかを検証する。
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