筋関節柔軟性の成長に伴う逐次的運動学習に基づく巧みな筋駆動ヒューマノイドの実現
Project/Area Number |
07J03491
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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 |
中西 雄飛 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 2008)
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Budget Amount *help |
¥1,800,000 (Direct Cost: ¥1,800,000)
Fiscal Year 2008: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2007: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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Keywords | 超多自由度筋骨格ヒューマノイド / 冗長アクチュエータ / 柔軟関節構造 |
Research Abstract |
人間のように柔軟で複雑な構造の身体を扱うことで,ロボットがより人間らしい様々な動作をできるようになると考える.今年度の研究では,昨年度開発した超多自由度冗長筋骨格ヒューマノイド小次郎において持続的学習行動を安定維持可能な環境下での変動する自己身体に柔軟に対応可能なシステムの構築及び検証を行った. 1.自己疲労診断機能に基づく複雑身体の恒常性維持システムの構築 複雑な身体構造を持つロボットシステムであっても疲労状態を自己診断することで故障を未然に防ぎ,安定した恒常的身体状態を維持することが可能なシステム構築を提案した.実時間筋疲労診断に基づくモータ焼損防止機構により各筋損傷を防ぎ,ロボット全身体情報提示機構により膨大な全センサ情報の統合的な判断を人間に委任することで,よりロバストな運動実現環境が実現可能となった. 2.身体運動情報に基づく自己受容身体感覚の修正獲得システムの構築 膨大な各駆動筋に付随する自己受容感覚センサから得られる運動時のセンサ相対量を,関連する不変な身体情報(筋配置,骨格質量等)に基づき真値を状態推定することで,身体状態変化(筋の伸び等)にロバストな感覚系を実現できるシステムを提案し,実際に小次郎上で実装したシステムが機能することを検証した.膨大な数のセンサキャリブレーションが不要となり持続的な運動継続が可能となった. 3.持続的学習による実世界身体動作パラメタ決定に基づく全身協調運動実現 運動システムを関節運動による全身運動,筋群運動による関節運動,筋内駆動調節系による筋運動といった階層性を備えた構成とすることで運動制御空間と適応学習空間を縮小し,実身体に基づいた動作パラメタの持続的学習が可能となることを,実際に小次郎において学習されたパラメタに基づき全身協調運動が実現できることを通して検証した.
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)