Movement Optimization of Redundant Robots using Dynamic Movement Primitives and Response Surface Method

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17K14622
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 有泉 亮 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (30775143)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 応答曲面法 / ロボット / 運動学習プリミティブ / データ駆動

Outline of Annual Research Achievements

本期間は，提案する応答曲面法による強化学習を用いたロボットの運動準最適化に関し，前年度までには十分できていなかった他手法との比較や，新たな研究の方向性として考えられる制御への応用を中心に検討を進めた．
他手法との比較に関しては，ロボットの強化学習として知られるPI2の拡張であるPI2-CMAとの比較に基づく考察を行った．PI2-CMAは一般的な応答曲面法が苦手とする高次元のロボットシステムに対して有効であることが知られている．提案法の有効性を主張するには，こういった手法と比べて少ないサンプル数で最適解を十分な精度で発見できることを確認する必要がある．
マニピュレータによるけん玉タスクを用いた比較の結果，提案手法の方が有意に少ないサンプル数で準最適解の探索に成功することを確認した．また，応答曲面法の欠点の一つに解の推定精度の問題があるが，けん玉タスクは解の精度に敏感なタスクであることから，ロボットに適用するには十分な精度が得られると判断している．以上についてまとめた内容は国際学会誌への投稿を準備中である．
制御への応用に関しては当初の研究計画にはなかった内容ではあるが，第一歩として簡単な1入力1出力の非線形システムに関しての検討を進めている．最も単純な方法として，ロボットの最適化における運動のパラメータ化に用いていた運動学習プリミティブをそのまま入力関数の表現に用いるものを検討している．この内容についてはまだ予備的考察の段階にとどまっているものの，今後十分発展を見込めると考えている．一方で，線形システムに対するデータ駆動制御法として有名なFRITの非線形への拡張も可能なのではないかとも考え，検討を行った．簡単な1入力1出力システムに関しては可能性を示唆する結果を得ている．しかし，数学的な理論付けには研究期間内に成功することはできなかったため，今後も検討を継続していく．