| 研究課題/領域番号 |
18H03784
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
桂 誠一郎 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00401779)
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| 研究分担者 |
吉澤 浩志 東京女子医科大学, 医学部, 講師 (70318070)
福澤 一吉 早稲田大学, 文学学術院, 教授 (00156762)
板口 典弘 静岡大学, 情報学部, 助教 (50706637)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
44,590千円 (直接経費: 34,300千円、間接経費: 10,290千円)
2020年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2019年度: 17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2018年度: 18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円)
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| キーワード | 抽象化理工学 / 人間支援 / データロボティクス / 手づたえ教示 / モーションコピーシステム / 要素記述法 / バイラテラルAI |
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| 研究成果の概要 |
本研究では人間の動作を抽出し、忠実に再現する「モーションコピーシステム」に関する工学基盤を拡張するとともに、手づたえ教示を効率良く実現するためのデータロボティクスの方法論を明らかにすることを目的として研究を行った。外骨格型、電気刺激それぞれの手段に基づく「手づたえ教示／被教示システム」を開発するとともに、物理的な解釈ならびに対話的設計を可能にする独自開発のAIである「要素記述法」に基づき、人間動作データの解析・抽象化の方法論を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ロボットを使用した運動学習の効果について、100名以上の被験者試験を実施し、時間と軌道誤差の観点から定量的に評価を行うことができた。上記の解析結果を基にモデルを作成し、運動学習の計画へ反映させることで、ロボットを利用した効果的なリハビリテーションの実現などが見込まれる。また、ものづくり現場において、熟練技能者による機械の調整作業を抽象化し、自動化に向けた支援が可能であることを確認した。本研究によって得られた研究成果は、熟練技能の伝承のみならず永久保存を可能にするため、人類の持つ技能を結集した「スキル博物館」の構築にもつながる。
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