研究課題
本研究では、連続した跳躍と打撃を行うヒト型ロボットを実現することを目指して、柔軟で俊敏な機構設計を探求し、柔軟な機構を備えたロボットのための知覚方法を探求し、手動で正確に物理をモデル化することが難しい柔軟ロボットの制御則の学習法を探求した。俊敏なヒト型ロボットを作るため、ヒト型ロボットに求められる多数の関節を有しても、全体を軽く構成でき、四肢を軽くできる、腱駆動機構を開発した。ベースリンクにすべてのモータを配置し、アーム全体をベースリンクから駆動することで、軽量にアームを構成する機構の設計法を構築した。柔軟な身体が生み出す複雑な運動を使って計算を行うことができる。その一種に、物理リザバー計算がある。本研究では、物理リザバー計算の一種として、遠隔地にある柔軟な物体と、水を介して柔軟なアームがカップリングすることで、遠隔地の物体を計算に利用できることを示した。ロボットの物理を正確にモデル化するのが難しい柔軟な身体を備えるロボットが、代わりに自身の制御則を獲得する方法を探求し、単純なモデルを分割して学習することで、実機の激しい運動を学習しやすい方法を開発した。コンタクトジャグリングの学習を扱い、接触状態の切り替えを自動で抽出することで効率的な学習を行った。時系列の感覚パタンからイベントを予測する方法として、接触力を用いたロボットの柔軟物体把持学習を扱った。これはヒト型ロボットの足裏接触力にも応用できる。
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Advanced Intelligent Systems
巻: 4 ページ: 2100166～2100166
10.1002/aisy.202100166
