2016 Fiscal Year Research-status Report
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15K05894
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
香川 高弘 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (30445457)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宇野 洋二 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (10203572)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 装着型ロボット / 学習制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，歩行補助ロボットの学習制御アルゴリズムの開発と予備的な動作試験を行った．本研究課題における学習制御の技術的な課題はユーザー動作のばらつきに対して評価関数が減少するように軌道を修正する方法を確立することである．本年度では逐次最小二乗法をベースとした評価関数のヤコビアンを推定する方法を開発した．また，つま先が床面と接しないことや関節可動域を超えないことなどの不等式制約を満たすように評価関数のヤコビアンを修正する方法を検討した．評価関数の修正ヤコビアンに対して広義ニュートン法による繰り返し計算によって軌道を修正する．開発した学習アルゴリズムに対して計算機シミュレーションおよび，予備的な実機実験によってその有効性を検証した．
計算機シミュレーションでは，評価関数にばらつきがあっても誤差が減少する方向に軌道が修正されることを確かめた．次に予備的な実機試験として，ロボットの直流モータの電流を評価関数として，人が装着していない状態で動作した時のロボットの軌道を学習する実験を行った．その結果，関節角速度最小の軌道と比較して消費電力が12%減少することができた．さらに，健常者がロボットを装着して歩行する条件で，腕にかかる力を評価関数として学習制御の実機試験を行った．実験の結果，開発した学習制御システムによって腕の負荷が減少することが示せた．しかし，学習に時間がかかるため学習が収束する前にユーザの負担を増大することが問題点としてわかった．このことから，最適な歩行軌道を獲得するためには学習の収束速度を改善する必要があると考えられる．
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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
計画当初から想定された技術的課題である「ばらつきのある人間の動作を考慮した軌道学習法」を開発して，実機の制御ソフトウェアの実装まで完了できたことからおおむね順調に進展していると考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
開発した学習制御アルゴリズムの問題点は学習に時間がかかることである．より少ない試行回数で評価関数を減少するように推定手法や設定パラメータについて分析する必要がある．学習の効率化を進めて，動作試験によりその有効性を検証する．
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