2018 Fiscal Year Annual Research Report
Soft robots learning various motions by long training with replacing parts
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17H06575
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
田中 一敏 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任研究員 (10805774)
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| Project Period (FY) |
2017-08-25 – 2019-03-31
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| Keywords | 運動学習 / ソフトロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
状況切り替えによる多様な運動の学習と運動感覚連関との同時学習：
環境が変化しても過去の経験を活用して短時間で学習するための方法を開発した。ソフトロボットが、運動の経験を蓄積し、新しい運動を学習する枠組みの構築を試みた。空気圧人工筋を備えたソフトロボットを想定し、人間の新生児の運動を模倣することで、多様な運動を獲得を獲得する手法を開発した。人間の新生児の運動として、光学式モーションキャプチャを用いて計測したものを用いた。ロボットの学習に対する示唆を得るため、新生時の運動の発達的な変化の特徴について調べた。他に、逐次的かつ自律的に運動能力を成長させるための学習手法を開発した。そこでは、ロボット自身が自身の能力を評価し、環境中に適切な目標を自律的に設定して、学習する。さらに、ソフトロボットが、自己の経験のみから、位置、速度、タイミングを満たす過渡的な高速運動を生成するための、運動制御学習手法を開発し、単一のシリンダにおいて有用性を示した。
モジュールに基づく組織化による変容身体での多層的な運動感覚連関の学習：
センサやバルブの制御基板とシングルボードコンピュータを省スペースに接続し、スケールするための基板を開発した。この基板を用いて、タンク、バルブ、シリンダ、計算機を搭載したモジュールを開発した。この基板を搭載したソフトな、空気圧腱駆動型のヒト型ロボットを開発した。これによる即応的な全身運動の学習法とそれを行うロボットの設計論をさらに洗練させた。実機を用いた跳躍打撃動作実験を行い、多数回の跳躍打撃に成功した。モジュールをさらに洗練すべく、回転型の電磁弁や、小型で低振動のコンプレッサーを開発した。
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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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Research Products
(3 results)
