1998 Fiscal Year Annual Research Report
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10650392
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
宮崎 文夫 大阪大学, 大学院・基礎工学研究科, 教授 (20133142)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西川 敦 大阪大学, 大学院・基礎工学研究科, 助手 (20283731)
周 桑完 大阪大学, 大学院・基礎工学研究科, 助手 (70273604)
KARL F MacDo 大阪大学, 大学院・基礎工学研究科, 講師 (10294167)
升谷 保博 大阪大学, 大学院・基礎工学研究科, 講師 (80219328)
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| Keywords | マッピング / 学習 / 知覚 / 行動 / 状態予測 / K-D tree / 視覚サーボ系 / オプティカルフロー |
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| Research Abstract |
本研究では、高次元の入出力を有するマッピングの効率的な学習アルゴリズムの導出を目指しているが、同時に実際問題への適用可能性も重視している。本年度は、適用対象の一つに「対人型卓球ロボット」を採用し、様々な学習アルゴリズムの適用可能性について検討した。「卓球タスク」は、ロボットに対する外部環境に相当するボールの運動状態のセンシング(知覚)とボールの打ち返し動作(行動)からなる。行動の問題については、すでにGaussian Kemelに基づく学習方法を提案し、ボールのコースやスピード、球質の変化が限られる場合には、適切な打ち返し動作が学習可能であることを実証している。ただし、行動の学習はボールが打ち返されることが前提であり、ボールの状態予測が適切に為されなければならない。そこで本年度は、特に知覚の問題に対して学習的アプローチを試みた。ボールが打ち出されてから卓球台に衝突するまでの観測結果を用いて、跳ね返ったボールの打ち返し地点とそのときのボール速度を予測する問題であり、特にボールがスピンしている場合には、ボールの回転運動を定量化し、状態変数の一つに加えなければならない。状態変数の選び方の工夫などにより、スピンがボールの軌道に影響を及ぼしやすいスピンボールに対して状態予測が可能であることを実証した。
以上の結果、本研究の主目的であるInverse Mappingの新しい学習方法を実システムに適用する準備が整い、現在、“K-D tree"アルゴリズムをGaussian Keemelに基づく学習アルゴリズムに組み込んだInvcrse Mapingの学習方法について検討を重ねている。なお、「対人型卓球ロボット」以外に視覚サーボ系も学習の適用対象と考えており、本年度は、荒いオプティカルフローに基づく視覚サーボシステムを実現し、学習問題の定式化を行った。
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[Publications] 宮崎文夫,升谷保博,広瀬英一,中村大輔,佐藤伸行: "LWR(Locally Weighted Regression)によるスピンボールの状態予測" 日本ロボット学会誌. 16・5. 684-689 (1998)
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[Publications] 富士川和延,小荒健吾,宮崎文夫,丸 典明: "キャリブレーションエラーのあるステレオカメラにおける逆透視変換不可能面とビジュアルサーボの安定性" 日本ロボット学会誌. 16・7. 1026-1028 (1998)
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[Publications] 満田隆,宮崎陽司,丸典明,宮崎文夫: "粗いオプティカルフローを用いた高精度な位置決めビジュアルサーボ" 日本ロボット学会誌. 17・2. (1999)
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[Publications] T.Mitsuda,Y.Miyazaki,N.Maru,K.F.MacDorman,F.Miyazaki: "Precise Planar Positioning Using Visual Servoing Based on Coarse Optical Flow" Proc.IEEE/RSJ Int.Conf.on Intelligent Robots and Systems'98. 712-717 (1998)
