| 研究課題/領域番号 |
18K13780
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
長津 裕己 中央大学, 理工学部, 助教 (60804987)
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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 | 制御工学 / 機械学習 / 力制御 / 知能ロボティックス / 知能機械 |
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| 研究実績の概要 |
近年、ロボットによる人間の代替技術が求められている。特に、熟練技術者のもつ技能の後世への継承は重要な課題である。本研究では、視覚および力覚情報に基づくマルチモーダル機械学習による、人間・ロボットが相互にスキルを教示するシステムの実現に向けた研究を行う。はじめに人間がロボットに対してスキルを呈示しロボットが学習を行う。保存された動作データ(熟練者のスキル）をもとにロボットが新たな対象に適応して動作を実現し、新しいスキルを習得する。そしてロボットが会得した新たな動作を人間(被教示者・非熟練者)に呈示することで別の人間に対してスキルを教示する。このように、スキルの継承と上達を伴う新しい人間・ロボット間の教示システムの実現を目指す。
本年度において、画像分類のためのデータ拡張手法の力覚情報への適用について検討を行った。力覚情報を画像情報へと変換し、画像データ拡張手法を適用することで、比較的データの収集が困難な力覚情報においても学習を容易に実行することができるのではないかと検討を進めている。また、動作継承制御系の基となる動作保存・再現制御について、力制御器を改良することにより、力情報のみを用いるだけで従来の軌道と力の２種類の情報を用いる動作の保存・再現制御と等価な制御性能が得られることを発見した。さらに、再現時に使用する力情報の組み合わせにより、接触力の再現だけでなく軌道の情報の再現ともに可能となることも確認した。これにより、軌道を保存する必要が無くなるため、取得および解析すべき情報量の削減することが期待できる。
さらに、力覚センサの情報と状態観測器によって推定された力覚情報を統合することにより、減速機付きアクチュエータにおいてもバックドライバビリティ（逆駆動性）を確保しつつ、広帯域な力覚情報のセンシングを実現する手法を開発することができた。
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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
画像分類に用いられていたデータ拡張手法を力覚情報へ適用する着想を得ることができ、データの収集が困難な力覚情報においてもデータ拡張を行うことで学習を容易に実現できる可能性を見出すことができた。さらに、研究を遂行する中で、動作保存・再現制御系の中の力制御器を改良することにより、力の情報のみを用いて、従来の軌道と力の２種類の情報を用いる動作の保存・再現制御と等価な制御性能が得られることを発見することができた。これにより、取得および解析すべき情報量の削減を削減することができるという知見を見出すことが出来きており、マルチモーダル機械学習によるスキル継承制御の実現に向けて進展しているといえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、マルチモーダル感覚情報を統合した動作モデルおよびマルチモーダル機械学習について検討を行う。画像分類のためのデータ拡張手法の力覚情報への適用について検証を続け、力覚情報の学習への適用を目指す。さらに、動作再現・継承制御のための視覚情報と力覚情報を統合した学習モデルについても引き続き検討を進める。さらに、本年度開発した力覚情報のみに基づく動作保存・再現制御とこれらの手法との統合を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症の拡大により、３月に参加予定であった国際会議の中止に伴う参加費の一部払い戻しが生じたため、次年度使用が生じた。
また、2020年3月に開催された別の国際会議への参加費用の支払いが、所属大学の事務処理上、当該年度内の支払いが不可能であるため、次年度使用が生じた。
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