運動データベースからロボットの実世界運動制御への展開

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26700021
• 研究種目: 若手研究(A)
• 配分区分: 一部基金
• 研究分野: 知能ロボティクス
• 研究機関: 大阪大学 (2017); 東京大学 (2014-2016)
• 研究代表者: 高野 渉 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任教授(常勤) (30512090)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: 知能ロボット / 運動計画 / 運動生成 / 統計モデル

研究成果の概要

人間の全身運動データを統計モデルとして学習することによって，人間の動作と類似したヒューマノイドロボットの運動を作ることができる．学習と異なる環境においても，学習した動作の特徴を保持しながら，環境に馴染んだ運動を生成する計算論が求められる．統計モデルからの生成確率，環境との整合性を数値化し，それら２つを組み合わせた目的関数を最大とする運動データを探索する方法を考案した．ヒューマノイドロボットが多様性かつ複雑性に富んだ日常生活に浸透するために必要な運動生成・制御の基盤となる．

自由記述の分野

ロボティクス