| 研究課題/領域番号 |
17J02979
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 研究分野 |
ヒューマンインタフェース・インタラクション
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
濵屋 政志 大阪大学, 生命機能研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-26 – 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 |
1,900千円 (直接経費: 1,900千円)
2018年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2017年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 外骨格ロボット / ヒューマンロボットインタラクション / 機械学習 / 強化学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、ユーザとロボットの相互作用を考慮した外骨格ロボットの運動支援において、未知のタスクに対して汎化的な運動支援を設計することである。
汎化的な運動支援において、効率的な学習の枠組みを構築することはきわめて重要である。そこで、ロボットのモデル化を事前に行う必要があると考え、モデル同定に関する研究を行った。また、多様な運動支援のために、多自由度ロボットにおける効率的な運動支援学習に関する研究も行った。
まず、外骨格ロボットのモデル化に着目し、ロボットに装着された空圧人工筋のモデル同定に関する研究を行った。本研究では、モデル同定にユーザとロボットの物理的相互作用を用いる手法を提案した。ユーザがロボットを装着し、空圧人工筋に外力を加えることで、より実用的なモデル同定が可能となる。前年度は単関節・1個の同定に着目したが、本年度は複数関節・複数個のモデル同定を可能にした。実験の結果、従来手法に比べ、提案手法はより高い精度を示した。この研究成果は、1件の国内解説論文に採択された。
次に、多自由度ロボットの効率的な運動支援学習に関する研究を行った。多自由度ロボットでは、自由度の増加により、学習に必要な時間が増加することが懸念される。本研究では、ユーザとロボットの筋シナジーを抽出し、制御に必要なパラメータの次元を削減する手法を提案した。実験の結果、従来手法をより学習が早く、複数のタスクにおいて被験者の筋負荷をより軽減させることを確認した。この研究成果は、1件の査読付き国際会議に採択、1件の査読無し国際会議で発表された。
以上の研究成果により、多自由度外骨格ロボットにおける運動支援学習の枠組みを構築することができた。この枠組みは、汎化運動支援で問題となっていた学習の効率化に大きく貢献し、マルチタスク強化学習を加えることにより汎化運動支援が可能になると期待される。
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| 現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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