| 研究課題/領域番号 |
18K18130
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (2019-2020)
東京工業大学 (2018) |
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研究代表者 |
高木 敦士 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 人間情報研究部, 特別研究員 (70802362)
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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 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | interaction robot / motor control / motor adaptation / interaction control / motor learning / robotic tooling / grasp force / endpoint stiffness / precision control / movement precision / force control / trajectory control / handheld tooling / computational modeling / robotics |
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| 研究成果の概要 |
この数年でディープラーニングや強化学習により優れたロボットが開発されているが、未だに道具を扱う素早い運動では人より数倍遅い。我々は人が道具の使い方を学ぶ時の運動学習を計測し、新たなインタラクションロボットの開発に挑んだ。作業中の腕の剛性時系列データを計測新たに生み出し、運動学習中の剛性の変化に着目した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
With the population rapidly declining in Japan, there is a need to automate the workforce. Our study revealed the key planning process enabling humans to rapidly complete interaction tasks, thereby pushing us one step closer to realizing interaction robots capable of rapidly assembling components.
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