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1.作業アルゴリズム
昨年度に引き続き、作業空間における力場を含めた多様体への埋め込みアルゴリズム導出を行った。ただし、不連続性が存在する場合の取り扱いに関しては課題を残したままとなった。追加学習については、作業中に人が介入することで、運転を停止することなく他の軌道を学習することができることをシミュレーションで確認した。理論の証明にはいたらなかったが、当初計画していたアルゴリズムの7割は完成した。これで本課題は終了となったが、引き続き理論の整備と論文発表を行う予定である。
2.実証実験
油圧ショベルを用いた作業教示アルゴリズム実証実験を行ってきた。既に昨年度に導出したアルゴリズムを用いて、人が行う掘削作業の操作を多様体として学習し、類似の掘削作業を自動的に行うデモに成功した。つまり、全く異なるロボットにおいて教示アルゴリズムの有効性が確認された。現在、実用ロボットの応用研究への展開のため、操縦かんによって追加的にタスクを改善することを試みている。
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