2020 年度研究成果報告書

マルチモーダル機械学習に基づいた人間・ロボットによるスキル継承制御

研究課題

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研究課題/領域番号	18K13780
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分21040:制御およびシステム工学関連
研究機関	中央大学
研究代表者	長津裕己中央大学, 理工学部, 助教 (60804987)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード	制御工学 / 力制御 / 知能ロボティックス / 知能機械 / 機械学習
研究成果の概要	本研究では人間・ロボットによるスキル継承制御の実現に向けた研究を遂行した。スキル継承制御において重要かつ不可欠な広帯域なマルチセンサ情報に基づく力覚情報の計測・制御手法を開発した。また、スキル継承制御を冗長自由度を有するシステムへ拡張する際に必要となる位置/力ハイブリッド制御系のための加速度次元に基づく外乱相殺制御の性能・安定性解析を実施した。また、マスタ・スレーブシステム間の力情報のみの伝送に基づいたバイラテラル制御による動作の保存・再現手法を考案した。これにより、スキル継承制御の実現において、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を削減することが期待できる。
自由記述の分野	制御工学
研究成果の学術的意義や社会的意義	ロボットによる人間の代替技術が求められており、熟練技術者のもつ技能の継承は重要な課題である。本研究の過程で得られた成果は、ロボットによる人間の代替を行う上で重要な力覚情報の計測・制御の広帯域化・高精度化に貢献する。さらに、これまでにロボットを介した人間動作の抽出と再現には位置と力の計測と制御が必要と考えられてきたが、本研究で考案した力情報のみの伝送によるバイラテラル制御に基づく動作の抽出と再現手法により、位置情報が冗長な情報であるということを示唆する結果を得た。これにより、力情報を基盤としたロボットによる動作の抽出、再現および継承のための新たなフレームワークが構築されることが期待できる。