| 研究課題/領域番号 |
26240039
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
國吉 康夫 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (10333444)
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| 研究分担者 |
長久保 晶彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 研究員 (00357617)
大村 吉幸 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任研究員 (10598022)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 知能ロボティクス / 身体図式 / 適応行動 / 認知 / 人間計測 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，計測，再構成実験とモデル化に着手し，以下の項目に関して取り組んだ．
１．人間全身多相感覚運動計測実験：多関節の運動データと多点接触データから，関節トルクと各点の3軸力を推定する手法を開発した．これを物体操作時の手の計測データに適用し，手法の有効性を検証した．また，物体操作における再現性の高い接触運動パターンを抽出して，タスク毎の特徴を明らかにした．
２．筋骨格ロボットによる能動再構成実験：人間計測とロボットによる能動再構成を統合的に実行可能なウェアラブルバイラテラルテレオペレーション装置を開発した．この装置は力センサ搭載により，ロボットの感覚運動経験をヒトにフィードバックできる．これによりヒトの適応能力を活用した感覚運動情報が取得可能になった．また，能動再構成実験用に全身多自由度ロボットを改良し，バレーボールのフライングレシーブやバドミントンのスマッシュ・巧みなショットを行わせ,その運動性能を確認した．
３．データ解析と身体図式モデル構築：２の装置から得た感覚運動ダイナミクスの学習に，リカレントニューラルネットワークの使用を検討した．ダイナミクス学習に適したネットワークとしてReservoir Computingに着目，自己運動の予測や，ネットワークの内部構造が機能に与える効果を調査した．さらに，テンセグリティ構造におけるPhysical reservoir computing を用いて，身体性変化が感覚運動情報の構造に与える効果を調べた．複合的なテンセグリティにおいて周期の異なるvan der pol振動子を学習でき，環境接触によりその周期が変わることを示した．また，即時適応に向けて，少数試行から適切な運動を生成する手法を提案し，２のロボットによってその有効性を検証した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
身体図式に関して，Reservoir Computingなど新たなモデルを導入し，基礎実験では良い結果を得ているが，人体の複雑さやマルチモーダルへのスケールアップは今後の課題となっている．能動再構成実験に関しては，事前に想定していた計測，解析，ロボット適用という段階を経ずに，ロボットのための感覚運動経験を得られる，ヒトを含むロボット操縦システムの開発という想定外の進展があった．
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| 今後の研究の推進方策 |
基本的には計画通り，本年度の成果を踏まえて，計測・再構成・モデル化の高度化と即時適応機能構築に取り組む．本年度の進展により構築したヒトを含むロボットシステムの活用などへの変更を検討・改善しつつ，より優れた成果の創出を目指す．
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