| 研究課題/領域番号 |
20K11930
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群) |
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研究代表者 |
山脇 輔 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 講師 (20546171)
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| 研究分担者 |
八島 真人 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 教授 (50546158)
吉田 秀久 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 教授 (00332635)
藤原 浩幸 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 教授 (60531994)
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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 | 人間ロボット協調系 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，人間のゆらぎの確率的性質に着目することにより，ゆらぎが学習性能へ与える影響を陽に考慮できる学習法を提案し，その有効性を人間・機械協調系のインピーダンスパラメータの最適化に適用し，その性能評価を実験的に行うことを目的とした．大きく分けて３つのアプローチにより学習法の改善に取り組んだ．（１）確率的に生じる人間の突発的な異常動作の検知，（２）状態に応じた学習ゲインの適応的調整の採用，（３）過去の試行結果を用いた勾配の推定精度の向上．これら３つの学習法により，確率的に生じる人間のゆらぎによる学習性能の劣化を軽減すること実験的に確認した．
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| 自由記述の分野 |
ロボット工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，（１）確率的に生じる人間の突発的な異常動作の検知，（２）状態に応じた学習ゲインの適応的調整の採用，（３）過去の試行結果を用いた勾配の推定精度の向上の３つのアプローチを採用した新たな学習法を提案した．その有効性を人間・機械協調系のインピーダンスパラメータの最適化に適用し，その性能評価を実験的に行った．その結果，提案手法は，これまでの学習法と比較して，少ない試行回数で評価関数の改善できることを確認した．
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