| 研究課題/領域番号 |
18H03315
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
鮎澤 光 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60649086)
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| 研究分担者 |
吉安 祐介 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10712234)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 人運動解析 / ヒューマノイド / 運動最適化 / 深層学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、運動に関する動力学整合性を実現できる運動最適化理論、および人の運動データに基づく深層学習を融合させて、力学的整合性を持つ人の運動生成を扱える方法論の構築を行った。個々の技術としては、様々な物理的変数を扱うための運動最適化における勾配計算の高速計算法、人骨格系の運動学的整合性を持つ深層学習ネットワークの構築、速度・加速度・外力などの力学的評価を可能とする実用的な運動生成法、などを開発した。実問題への応用例として、ビデオ画像や慣性センサなどの運動計測デバイスに基づく人筋骨格運動のリアルタイム推定、人型ロボットによる力学的整合性を持つ人動作再現、などを実現した。
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| 自由記述の分野 |
ロボティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
運動最適化と機械学習を融合させることで、簡易的な計測から力学的整合性を持つ人の運動生成を実現させる方法論を開発した。最適化理論の観点からは学習により冗長性問題を解決し、機械学習的観点からは運動最適化により力学的整合性を実現させた。これにより、人の運動に纏わる力学的整合性・冗長性問題を同時に扱えるという学術的意義を示せた。また、ビデオ画像や慣性センサなどの計測デバイスによる人の実時間筋骨格運動解析技術は、スポーツ・リハビリなどの特定の場面だけでなく、人の運動モニタリングによる健康・労務管理などの日常生活や労働環境において活用できることが期待されるため、社会的・産業的な波及効果も期待できる。
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