| 研究課題/領域番号 |
24560308
|
|---|
| 研究機関 | 東京工科大学 |
|---|
研究代表者 |
松尾 芳樹 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 教授 (90173806)
|
|---|
| 研究分担者 |
浦上 大輔 日本大学, 生産工学部, 助教 (40458196)
関口 暁宣 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 講師 (80344612)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
|
| キーワード | 人間機械協調 / 操作運動支援 / 知覚運動制御 / 脳計測 / 生体信号計測 / 力操作 / 歩行運動 / 強化学習 |
|---|
| 研究実績の概要 |
人が随意に行なう力学的作業や運動を支援する機器の実用化が期待されている．本研究では，直感的で操作性の高い操作運動支援を目標として，生体信号計測や人の知覚運動制御・認知特性の利用を検討してきた．今年度は最終年度として以下を実施した．
1）人から見て直感的な操作を実現するための脳計測情報の分析 ６軸加速度センサを用いた力操作型操作器を用いて，その操作力・トルクを入力とする仮想操作対象の運動を液晶ディスプレイ上にリアルタイムで表示するシステムを開発した．操作入力に対する対象の運動特性として位置司令型，速度司令型，加速度司令型の３通り，操作目標パターンとして円軌道追従型とランダム移動型の２通りを用意し，脳波計を装着した被験者による操作実験を行った．その結果，操作性が高い設定にほどα波／β波比率が高まるという，従来のソフトウェアのユーザビリティ評価での報告と同様の傾向が確認された．
2）人の認知特性をふまえた操作機器の強化学習法の検討 人が経験に基づく判断で示す認知バイアスを模した強化学習アルゴリズムを構築し，大車輪ロボットの運動学習を例題として，従来のQ学習や，論理的に厳密なアルゴリズムとの学習効率の違いを分析した．昨年度までに動力学エンジンODEを用いたシミュレータで得られた結果を確認するため，実験機を製作して実験を行った．
3）人の運動制御特性を生かした運動支援のための検討 操作機器や運動支援機器に，人の感覚にあった特性を実装するための基礎的検討として，２脚歩行運動における足のアーチ構造の効果を分析した．ODEを用いてシミュレーションプログラムを開発し，主に歩行時の重心やZMPの移動をシミュレートして，人の足が備えている可変アーチ構造の弾性パラメータによる運動軌跡の違いを分析した．その結果，倒れ込み軌道の安定性，運動効率の点で違いが明らかになった．
|
