| 研究課題/領域番号 |
20K11930
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 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) |
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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)
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| 研究分担者 |
八島 真人 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, 教授 (50546158)
吉田 秀久 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, 教授 (00332635)
藤原 浩幸 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, 教授 (60531994)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 人間・ロボット協調系 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人間・ロボット協調系におけるゆらぎを含む人間の操作に対してロバストなインピーダンスパラメータの最適化法とは何かという学術的問いに対し，本研究ではゆらぎの確率的性質に着目することにより，ゆらぎが学習性能へ与える影響を陽に考慮できる学習法を提案し，その有効性を人間・機械協調系のインピーダンスパラメータの最適化に適用し，性能評価を行う．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，人間とロボットが物理的に接触しながら協働で作業する人間・ロボット協調システムを対象としている．その制御則として可変インピーダンス制御を採用し，人間の操作性を改善する可変インピーダンスパラメータを求めるための学習法について検討した．
最終年度には２編の学術論文が採択され，国際会議及び国内会議でそれぞれ１件の発表を行った．以下にそれらの概要を示す．
２編の学術論文では，（１）学習性能を劣化させる人間の突発的な動作を検知する新たな学習法，（２）過去の試行データを活用することで人間のゆらぎに対するロバスト性を向上させる学習法をそれぞれ提案し，従来手法と比較して学習性能が向上することを実験的に示した．国内発表では，観測ノイズを生じるブラックボックス関数を少ない試行回数で最適化できるベイズ最適化を採用した学習法を提案した．以上の学習法は，操作時間や手先加速度に基づいてインピーダンスパラメータを生成する手法であった．これら２つのパラメータは各試行間でゆらぎが大きい．一方，作業環境の位置情報はゆらぎの影響はない．そこで，国際会議では，複合現実提示デバイスを活用した位置情報に基づいたインピーダンスパラメータの生成法を提案し，その有効性を実験的に示した．
人間のゆらぎに対する学習性能の向上を目的とした４年間の研究を通じて，６件（うち国際会議２件，国内会議４件）の研究成果を発表し，それらを３篇の学術論文にまとめた．本研究で明確となった新たな問題点を次の研究課題として引き続き取り組んでいく．特に，検討が不十分であった作業環境の情報を積極的に活用した学習法について，今後さらに研究を進めていく予定である．
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