| 研究課題/領域番号 |
18K19732
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分59:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
近藤 敏之 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60323820)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 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 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2018年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | 協調運動学習 / ロボット / エージェント / 脳活動解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，未知の手先外力が作用する運動学習課題下で，ヒトの運動学習を促進するロボットの運動支援戦略を明らかにし，アルゴリズムとして実現することを目的とする．初年度は，予備実験として人間同士の協調運動学習実験を行い，ペアとなる相手が学習者と同じ初心者でありかつともに上達することが学習者の事後の汎化性を高めることを示唆する結果を得た．二年目以降は，そのアルゴリズムをスキルレベル調節エージェントとしてロボットに実装し，被験者を用いた協調運動学習実験を行った．実験の結果，スキルレベル調節エージェントとペアを組んだ被験者が熟練者や初心者を模したエージェントと比べて有意に高い汎化性を示すことを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来のリハビリ支援ロボットの多くは，理学療法士が患者の状態（課題成績，取組姿勢，表情など）を随時モニタして課題の強度，難易度等を調節している状況にあるが，最適な運動支援の量と質は患者の機能改善とともに変化すると考えられる．本研究の成果から，学習者の運動技能レベルに合わせて運動支援の大きさを調節するアルゴリズムを用いることで，環境変化への適応性（運動技能の汎化性）が高まることが示された．人間と相互作用してその活動を支援する人工物の開発は，高齢者を対象とするのみならず，スポーツ技術や伝統技能の継承など，様々な人間活動を記録・活用する技術の実現にも繋がると期待される．
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