| 研究課題/領域番号 |
20H04267
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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 | 早稲田大学 (2022-2023)
明治大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
橋本 健二 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (10449340)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ヒューマノイド / 人型ロボット / 脚型ロボット |
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| 研究成果の概要 |
ヒトの運動制御系をモデル化し，それを人型ロボットに実装することで，ヒトのバランス制御を理解することを目的とする．ヒトの歩容の特徴である運動学シナジー(節間協調の平面則）に着目し，この特徴を強化学習の報酬として導入したところ，節間協調の平面則が踵接地爪先離地歩行というヒトの歩行動作を特徴づける要因の1つであることが示唆された．ヒトの跳躍運動を参考に，圧力中心点が支持領域内に含まれるような不等式制約と浮遊期にロボットが回転しないという条件の等式制約のもと，線形モデル予測制御を利用してロボットの跳躍運動を生成する手法を考案し，シミュレーションと実機において跳躍運動が実現されることを確認した．
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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 |
ヒトのバランス制御をモデル化することができれば，平衡機能障害などの感覚器疾患の理解につながる．ロボットは各感覚器官のセンサ入力の大小や遅延を任意に変更することができるため，感覚器疾患の予防や治療，機能回復のためのリハビリテーションに有用なデータを提供することができる．ロボットはそれ自身がセンサの集合体であり，運動に関わる様々なデータを取得することはヒトに比べ容易であり，実験の再現性も高い．以上のように，本研究の成果はロボット工学，機械工学，人間工学などの幅広い工学分野だけでなく，脳科学やスポーツ科学，病態神経科学，実験病理学など様々な分野への波及効果が期待され，学術的・社会的に意義がある．
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