| 研究課題/領域番号 |
15K05894
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
香川 高弘 名古屋大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (30445457)
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| 研究分担者 |
宇野 洋二 名古屋大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10203572)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 装着型ロボット / 学習制御 |
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| 研究実績の概要 |
本年度では、まず歩行補助ロボットを用いて歩行している間の腕の支持力を計測するシステムを構築し、腕の負担を定量化した。歩行中に最大で10kgf程度の力で身体を支えていることがわかった。また、同一の歩行パターンであっても力の積分値に10%程度のばらつきがあることがわかった。また、モーションキャプチャシステムを導入して歩行中の体幹や腕の動作を計測する環境の構築を進めた。
学習アルゴリズムについて、歩行パターンを特徴付ける経由点パラメータを勾配法を元に修正する方法について検討した。具体的には、ばらつきのあるデータから評価関数が減少する勾配（ヤコビアン）を推定する手法を検討した。数値実験において、複数の試行を繰り返すことでヤコビアンを推定し評価関数を低減する経由点パラメータの修正量を計算できることを確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
歩行補助ロボットを用いた歩行中の身体負荷の定量化について、計測環境の構築がおおむね完了している。また、学習制御のアルゴリズムに着手し、数値実験においてその有効性と問題点を確かめた。以上から当初の研究計画の通りに研究が進展していると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
モーションキャプチャシステムのカメラの台数が不足して歩行動作全体を計測できないという問題が生じたため、28年度にカメラを追加して計測システムを改善する。また、学習制御アルゴリズムでは、歩行パラメータの修正量を精度よく推定するために多くの繰り返し試行が必要となるという問題があることがわかった。28年度において、より効率的な学習のためにアルゴリズムを改善するとともに、実機での安全性を確保した後、学習制御の実機試験を実施する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
購入物品の変更に伴い次年度使用額が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
歩行動作を計測するためのカメラが不足することがわかったため、カメラを追加で購入する。
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