2018 Fiscal Year Annual Research Report
Motion-driven Embodiment in a Quadruped Robot
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16K00361
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| Research Institution | Meijo University |
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Principal Investigator |
池本 有助 名城大学, 理工学部, 准教授 (10377822)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ロボティクス / 機械学習 / ネットワーク / 身体性 / 自律分散システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
自律ロボットやペットロボットなどの，環境変化を無視できない機械が注目されている．したがって，巨大で複雑なシステムの制御の必要性が高まっている．一つの制御器で全体を制御することは困難であるため，制御器が多様性や柔軟性などを有することが重要である．そこで，我々はビヘイビアアプローチに注目し，運動データから制御手法を探索することにした．
本研究では，ロボットのセンサ・アクチュエータデータの特徴量を導出・分析し，それぞれの特徴量が歩行運動に与える役割を調査した．本研究では，我々が開発した多点的な運動データを取得可能な四脚ロボットを用いて，運動のデータをオンラインで取得した．そして，自己符号化器を用いて特徴量を抽出し，運動データを３つまたは，４つの特徴に分解した．また，一つの運動データから異なる複数の歩容パターンが抽出されることを見出した．例えば，ウォークの運動のみを学習したのにも関わらず，トロットやギャロップなどの動きのパターンが抽出されたのである．この結果は，ハードウェアを介した運動データが様々運動パターンから成り立っていることを示唆される．また，ロボットはこれらの生成された動きで歩行することはできないが，本研究は未学習の運動が誘発される可能性を示唆することを示すものである．
実機実験，および計算機による学習結果を通じて，ロボットのセンサとアクチュエータのデータから特徴量をして解析し，それぞれの特徴量が歩行運動に与える影響について検討した．ウォーク，トロットからそれぞれ異なる複数の歩容パターンが抽出されることを発見した．ウォークの運動データのみを学習したのにも関わらず，ペース，トロット，ギャロップのパターン運動の要素が抽出された．本結果は，ハードウェアを介した運動データが様々な歩容パターンからなることを示唆しており，ロボットが未学習の運動を生成可能であることを示唆している．
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