| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2016: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では柔軟な構造を有するロボットに対する, ロボットの逆動力学を推定した際の信頼度を基準とする動作計画法のフレームワークの開発と, ロボットの情報を観測するためにロボットシステムの改良を行った. 前者について, 具体的には, 収集したデータ同士の状態遷移に必要な行動をガウス過程回帰により推定することで, グラフ構造（ロードマップ）を作成する, 大域的動作計画法の開発を行った. 提案手法を, 単振り子, および複雑な構造を持つ劣駆動ロボットの制御へと適用した. この実験では, 提案手法の特性を調査するために, 簡単なリーチングタスクを行った. この実験より, 推定した状態遷移の信頼度を基準とすることで, 実際にタスクを達成するために必要な動作を抽出できることを示した. 一方で, 最適性などを基準としていないため, タスクの達成に必要となる動作系列は長くなる傾向にあった. 提案手法とここで得られた実験結果をまとめ, 学術雑誌（欧文誌）への投稿を行い, 条件付採録となった.
また, 本年度では様々なセンサ情報をロボットから取得できるように, 実存するロボットシステムの改良も進めた. 制御を行うためには, ロボットの状態（関節角, 関節角速度など）を観測することが必要となる. そして, 観測した状態から, ロボットの動力学を推定することや, 外界との接触の推定が必要となる. このようなシステムを構築するため, ロボットに, モーションキャプチャのマーカ, 姿勢を計測するための3軸加速度・3軸ジャイロセンサ, 空気圧力センサ, フォースセンサを搭載した. そして, これらのセンサから得られる情報を集約し, 制御を行うシステムの開発を行った. さらに, 観測したロボットの状態から動力学の推定が可能であることを示し, 研究会にて発表を行った. また, ロボットと物体の間に生じる接触力も推定可能であることを示し, システムの構築とあわせて国際会議にて発表を行った.
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