| 研究課題/領域番号 |
17K12765
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
知能ロボティクス
|
|---|
| 研究機関 | 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群) |
|---|
研究代表者 |
山脇 輔 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 講師 (20546171)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | ロボットハンド / 操り計画 / ゆらぎ / ノイズ / 学習 / マニピュレーション / 不確かさ / 知能ロボティックス |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，指の自由度を利用して手の中で物体を操るイン・ハンド・マニピュレーションを工学的に実現することである．まず，イン・ハンド・マニピュレーションをヒトが直接教示可能なマスタ・スレーブシステムを構築し，操りを実現するための角度・トルク軌道をモデルレスで生成できることを確認した．つぎに制御性能の向上を目指し，摩擦などの確率的不確かさにロバストな繰り返し学習法を提案し，その有効性を実験的に確認した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来までイン・ハンド・マニピュレーションではモデルに基づいた操り戦略を構築することが一般的であった．一方，本研究では，操りを実現する軌道の生成と制御性能の向上がモデルを用いずに実現できることを示した．モデルが不要となったことで (１) モデル化誤差に対するロバスト性の向上，(２)対象物の変更に対し物理モデルの再構築が不要な点で操りの実現が容易の２つの工学的有用性が期待できる．
|
