| 研究課題/領域番号 |
16K00361
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 名城大学 |
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研究代表者 |
池本 有助 名城大学, 理工学部, 准教授 (10377822)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2017年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2016年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 脚ロボット / 機械学習 / ネットワーク / 自律分散システム / ビヘイビア・アプローチ / ロボティクス / 身体性 / 制御ネットワーク / 四脚ロボット / 制御工学 / 知能ロボティックス |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではビヘイビアアプローチに注目し，運動データから制御手法を探索することにした．そこで本研究では，ロボットのセンサ・アクチュエータデータの特徴量を導出・分析し，それぞれの特徴量が歩行運動に与える役割を調査した．開発した多点的な運動データを取得可能な四脚ロボットを用いて，運動のデータをオンラインで取得した．そして，自己符号化器を用いて特徴量を抽出し，運動データを３つまたは，４つの特徴に分解した．また，一つの運動データから異なる複数の歩容パターンが抽出されることを見出した．この結果は，ハードウェアを介した運動データが様々運動パターンから成り立っていることを示唆している．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，自律ロボットやペットロボットなどの，環境変化を無視できない機械が注目されている．したがって，巨大で複雑なシステムの制御の必要性が高まっている．このようなシステムを一つの制御器で全体を制御することは困難であるため，制御器が多様性や柔軟性などを有することが重要である．本研究の特徴であるセンサ・モータデータの低次元化は動物の歩容パターンをシステムでの入出力として，事前に選定する必要のない，方法論であり，ロボットの新奇運動生成を議論するための分析方法，延いては設計論へつながる可能性を有するという点で意義がある．
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