| 研究課題/領域番号 |
16K12502
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
高松 淳 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (90510884)
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| 研究協力者 |
山口 明彦
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ヒューマノイドロボット / 動作スキル / 不確かさ / 学習 / 全身動作 / 全身動作生成 / 知能ロボティクス |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、1. 操作対象物の不確実性を含めたモデル化と、2. モデル化に基づきヒューマノイドロボットの動作生成をする手法を構築した。前者に対し、ニューラルネットワークを拡張することで不確かさがある場合の出力確率分布の計算手法を確立し、シンボルレベル（例：押す、突き出す）のスキル表現とパラメータレベルの最適化が可能な学習手法を開発した。後者に対し、前者によって得られる動作目標を実現するための、目標手先軌道や手先力から、重心・全身の動きを高速に計算する手法を開発し、実際にヒューマノイドロボットを用いてもの押し動作を実現した。
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