2008 Fiscal Year Annual Research Report
自己組織化可能なセンサ・アクチュエータネットワークに基づくロボットの身体性の獲得
Project/Area Number |
08J00748
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
野田 智之 Osaka University, 大学院・工学研究科, 特別研究員(DC2)
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Keywords | 全身分布触覚 / ヒューマノイド / 触覚情報処理 / 自他分離 / 接触インタラクション |
Research Abstract |
多自由度のロボットが触覚情報を類別する際,自身の動きに起因する触覚反応を認識することは,ユーザの接触フィードバックを理解するために常に必要なタスクである.本研究では,ユーザとロボットが接触を伴うインタラクションを行っている間の触覚センサ出力を解析することで,接触インタラクションの識別に必要な情報が空間で局在することを明らかにした.この知見に基づき,触覚情報を多数のフィルタで部分的に特徴抽出し,その結果を集団学習で組み合わせる触覚情報の識別器を提案した.手法は,次の手順によって最適化される多数のフィルタを要素とした集団学習より構成される.フィルタ学習の手順は,まず触覚センサ間の相互相関に基づき,同期した反応パターンを示す触覚センサが近くに配置されるよう,2次元マップを作成する.各フィルタをランダムなサイズ・位置でマップ上に展開し,重なったセンサのフィルタリング結果から弱識別器hを学習する.hは識別したラベルの確率に相当し,尤度が最大化されるように各長方形のサイズを変更し最適化する.約200枚の触覚センサと柔軟な関節を持つCB2(JST)は,自身の動きに起因する多くの触覚が生じる.このロボットを用いて,ユーザの接触を自己起因の触覚情報を識別する分離問題にこの手法を適用したところ,ROC曲線を用いた評価スコアで良好な値が得られ,提案手法の有効性が示された.さらに,センサの展開方法に物理位置基づく手法と比較したところ,提案手法でスコアの上昇が見られた.物理的な位置よりも,信号間の相互相関の情報が有効であることを示している.提案手法は触覚情報が自己起因か外部起因かを分けるだけでなく,任意の触覚のラベル情報の識別に適用可能である.
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Research Products
(4 results)
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[Presentation] Cognitive Developmental Robotics with a Biomimetic Child-robot2008
Author(s)
Tomoyuki Noda, Shuhei Ikemoto, Daniel Quevedo, Toshihiko Shimizu, Hidenobu Sumioka, Hisashi Ishihara, Yuki Sasamoto, Yuichiro Yoshikawa, Takashi Minato, Hiroshi Ishiguro, Minoru Asada
Organizer
2008 ECSIS Symposium on Learning and Adaptive Behaviors in Robotic Systems
Place of Presentation
イギリス, エジンバラ
Year and Date
2008-08-18
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[Presentation] CB2 : Child Robot with Biomimetic Body2008
Author(s)
Tomoyuki Noda, Shuhei Ikemoto, Daniel Quevedo, Toshihiko Shimizu, Hidenobu Sumioka, Hisashi Ishihara, Yuki Sasamoto, Yuichiro Yoshikawa, Takashi Minato, Hiroshi Ishiguro, Minoru Asada
Organizer
2008 : AAAI-08 AI Video Competition
Place of Presentation
アメリカ、シカゴ
Year and Date
2008-07-13
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