不整地・人混み・対人接触のためのヒューマノイドの実時間変動学習予測制御型行動実現
Project/Area Number |
07J02146
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 国内 |
Research Field |
Perception information processing/Intelligent robotics
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
神崎 秀 The University of Tokyo, 大学院・情報理工学系研究科, 特別研究員(DC2)
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Project Period (FY) |
2007 – 2008
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2007)
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Budget Amount *help |
¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2007: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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Keywords | ヒューマノイド / 制御 / 予測 / 全身行動 / 行動生成 / 安定化 / 未知環境 / 環境変動 |
Research Abstract |
初年度は実時間変動学習予測制御型行動を実現するための基盤となる、ヒューマノイドがもつ身体の全身運動能力から来る制約と所望のタスクを実現するためにそのタスクの質を決定付けるパラメータとの間における調停を司る行動指標評価機構の構成法の解明及びそれを用いた変動環境での行動最適化についての研究を行った。平地歩行、階段昇降、椅子への着座、椅子からの立ち上がり、未知重量物体の引っ張り行動、未知形状路面の足探り移動行動、変動路面でのバランス維持行動、衝突時の身構え行動、転倒時の踏み換え行動についてそれぞれの行動における身体能力余裕度と運動目標可変性の関係について議論し、行動指標評価機構を構築し、等身大ヒューマノイドを用いた実証実験によって、提案する構成法の有効性を確認した。 提案する手法により、異なるヒューマノイドであっても、実現したいタスクとそのタスクにおける可変なパラメータを与えることによって、ヒューマノイドの身体能力に応じた全身行動時系列を自動的に生成することが可能となった。即ち従来行動設計者がアドホックに行っていたハードウェアごとの行動記述制約を定量的に評価することが可能となり、諸制約を満たす行動生成のための試行錯誤に必要とされる時間および手順が短縮されることを示したと言える。これにより上位のアプリケーションによって生成された行動が自身の身体能力を超えて運動を強要する、あるいは安定性が担保されない行動が生成されるという状況を防ぎ、タスクの達成の質を保ったまま実現可能な行動列を生成する道筋を示したといえる。これにより不整地・人混み・対人接触などのシチュエーションにおいて、行動を適応的あるいは学習的に変更していく上で実世界での行動の実現可能性を担保する手法を確立したと言える。
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Report
(1 results)
Research Products
(4 results)