潜在空間モデルのデータベースを用いた力計測不要の動力学的身体動作伝授

• 研究課題/領域番号: 21K20412
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0301:材料力学、生産工学、設計工学、流体工学、熱工学、機械力学、ロボティクス、航空宇宙工学、船舶海洋工学およびその関連分野
• 研究機関: 株式会社サイバーエージェント(AI事業本部 AI Lab) (2024); 慶應義塾大学 (2021)
• 研究代表者: 江口 僚 株式会社サイバーエージェント(AI事業本部 AI Lab), AItech Studio AI Lab, リサーチサイエンティスト (20909733)
• 研究期間 (年度): 2024-02-06 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: ヒューマンコンピュータインタラクション / 人間計測 / センシングデバイス・システム / 機械学習 / ハプティクス

研究開始時の研究の概要

本研究は、複数関節の動力学的協調動作を潜在空間でモデル化・データベース化し、力計測不要の動力学的解析と関節負荷を抑える単純な修正誘導による伝授を実現する。動力学的解析のため、教示者による模範・未熟動作をモデル化・データベース化する。この際、複数関節の角度・トルクを潜在空間へ変換し、関節間の協調をモデル化する。次にこれらを用いて、訓練者の動作の関節角度からトルクを確率的に推定する。動作伝授では、関節角度・トルクの潜在空間において、訓練者の未熟動作と模範動作間の距離を最小化するように修正を誘導する。この際、動作間距離への寄与が最大となる単関節の角度・トルクのみのフィードバックにより修正を実現する。