2018 Fiscal Year Annual Research Report
搭乗型機器を操作するヒューマノイドにおける作用反作用構造の統合認識と制御戦略獲得
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16J09587
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
木村 航平 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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2016-04-22 – 2019-03-31
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| Keywords | ヒューマノイドロボット / 搭乗型機器 / 学習制御 / 軌道修正 / ゲイン学習 / オンラインシステム / バランス制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，前年度に独立して設計・実装を行っていた学習制御システムをインテグレーションすることで，平行二輪電動スクーターに対する乗り込み行動と乗り込み後の移動速度制御への調整行動をシーケンシャルに実現する逐次オンライン学習制御法を提案した．
このような統合的処理はヒューマノイドロボットの搭乗型機器への適応行動の範囲内で行われていたものであったが，汎用的な搭乗型機器に対する共通化されたアプローチの提案方策として，軌道修正とゲイン学習を統一的に扱う一般化処理に基づいた搭乗型機器への運転操作と適応行動について体系化を行い，実機実験評価に基づきながらそれらの実現法を明らかにした．
処理方策の一般化・共通化にとどまらず，軌道修正やゲイン学習を複合的に処理することで搭乗型機器における新たな課題を解くことを目的とし，平行二輪電動スクーターとは異なる駆動形態をもつ電動一輪車等の搭乗型電動機器に対する適応行動実現を示した．
平行二輪電動スクーターにおいては，ヒューマノイドロボットがどのような作用（操作）を加えれば，反作用が得られるか（搭乗している機器がどのように駆動するか）の情報は既知であり，スクーターのボード傾斜角に応じて電動車輪の駆動量が決まることが予め知識として存在した上で適応行動を達成していた．
本年度においては，そのような搭乗型機器特有の駆動方式が未知な対象として補助輪付き電動一輪車上でのヒューマノイドの調速行動を実現した．
昨年度に提案した調速行動で利用していたゲイン学習系と共存するかたちで，ロボットの目標ZMPに対する軌道修正を並列実行する併合システムを構成することで，軌道修正を適用すべきか，ゲイン学習を適用すべきか，を人間が予め判断し決定するプロセスを経ることのない適応行動の実現を可能とした．
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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