2016 Fiscal Year Annual Research Report
Embodiment Change Adaptive Cognition and Behavior Functions Based on Multi-modal Measurement and Reconstruction of Whole Body Sensory Motor Information
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26240039
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
國吉 康夫 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (10333444)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長久保 晶彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (00357617)
大村 吉幸 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任研究員 (10598022)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 知能ロボティクス / 身体図式 / 適応行動 / 認知 / 人間計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，計測，再構成実験とモデル化の高度化と即時適応機能構築に関して以下に取り組んだ．
１．再構成・モデル化のサイクルの高度化：多点接触データの取扱いを容易にするために，非同期センサ入力からの運動学計算アルゴリズムを構築した．また，モーダルを超えて情報を活用するために，接触情報からの視覚情報の再構築を行った．さらに，人間計測とロボットによる能動再構成を統合的に実行可能なウェアラブルバイラテラルテレオペレーション装置の改良を行い，拭き取りタスクを実施することで環境とのインタラクションのあるタスクへの適用可能性を示した．
２．予測・適応機能の構築：ダイナミクスを活用した予測・適応機能としてReservoir Computing、カオス結合系に着目し，以下を実施した．予測に関してPredictive CodingのためにReservoir Computingの1種であるEcho State Networkを用い，自己接触と他者接触が判別できること，他者からの自己運動への影響の大きさと予測誤差に関係が見られることを確認した．また，身体の柔軟性を備えたソフトロボットにカオス結合系を組み込み，粘弾性の違いによる創発運動の変化，障害物に対する適応動作の変化を調査した．さらに，身体による計算であるPhysical Reservoir Computingの考えに基づき，ロボット身体へのカオスの埋め込みも実現した．
３．身体性変化即応実験のためのロボットシステム：筋骨格ロボットを改良し，身体変化のためにパーツの交換を容易化した．また，大きな身体性変化を伴うロボットとして，柔軟で伸縮可能な連続ロボットアームも開発した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
各項目それぞれに対し実験，改良を進められており，おおむね当初の計画の通りの進展が見られると言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
計画通り，本年度の成果を踏まえて，機能検証，応用開拓，知見のまとめと技術移転等に取り組む．
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