2015 Fiscal Year Research-status Report
共振に基づくロボット運動学習理論による人の運動学習の理解
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15K18005
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
植村 充典 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (00512443)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 運動学習 / ロボット / 運動制御 / 歩行 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、関節剛性と運動パターンを同時に学習する運動制御法を人の運動学習と比較した。本運動学習法は、数回の試行でエネルギー効率の高い運動に獲得する。人も同様な運動学習を行っていると考えられる。よって、両者を比較することで人の運動制御を運動学習の過程を含めて理解できる可能性がある。
平成２７年度は、１関節（肘関節）の運動を対象とした。被験者には、弾性力場の中で楽に往復運動を続けるように指示した。実験中、弾性力場は３通りに変化させた。１つ目は線形の弾性力場であり、この場合のエネルギーを最小化する運動は単振動である。２つ目は平衡点に向かって一定のトルクを発生する弾性力場であり、この場合の最適運動は速度パターンが三角波になる周期運動である。３つ目は平衡点からある一定の角度離れると急にトルクが大きくなる弾性力場であり、この場合の最適運動は速度パターンが矩形波になる周期運動である。実験の結果、人は力場が切り替わった後５周期程度でほぼ最適運動を獲得した。また、学習の過程においては元の運動パターンから徐々に最適な運動パターンに収束することが確認された。この実験と同じ環境を動力学シミュレーションで構築し、我々の運動学習法を適用した。その結果、本運動学習法も７周期程度で最適な運動を獲得し、学習の過程も徐々に元の運動パターンから最適な運動パターンに収束していた。以上により、本運動学習法は人の運動学習を説明できる可能性があることが確認された。
平成２７年度では更に、５関節の脚ロボットのシミュレーションに本運動学習法を適用した。シミュレーションの結果、運動学習を用いない場合に比べ、１０分の１程度のエネルギーで運動を行えることが確かめられた。また、学習した運動の遊脚の股関節と膝関節の運動パターンは、人の運動パターンと非常に似た特徴を持っていた。現在、歩行運動を行える実験機の製作も進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
１関節の運動において、我々の提案した運動学習法と人の運動学習を詳細に比較し、両者が似た運動を生成することと、学習の過程が類似していることを確認した。この点は、当初の計画通りである。
それに加え、平成２７年度は歩行運動のシミュレーションを行い、人の歩行運動と一部類似することも確認した。また、歩行ロボットの実機も制作しつつある。これら点は、当初の計画以上の進展である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、多自由度の運動において我々の運動学習法と人の運動学習を比較する。特に、歩行運動が最も興味深い対象であるので、歩行運動を主な対象とする。歩行ロボットを製作し、運動学習法を適用することも検討している。
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| Causes of Carryover |
当初の研究計画において、実験において被験者の実験対象となる体の部位以外が動かないようにするための拘束装置を外注する予定（１００万円）であった。しかし、この装置を詳細に検討した結果、自作の装置で一定の効果が得られることを確認した。よって、装置を外注することは一旦取りやめたため、使用額に差が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今後、より精密な実験を行う場合には、被験者の体を拘束する装置の外注も検討しているが、歩行に焦点を当てた実験に注力する場合には不要となる。よって、歩行に焦点を当てた研究に有用な実験システムの構築のため、予算を使用することを予定している。
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Research Products
(5 results)
