2005 Fiscal Year Annual Research Report
多数の未分化なモダリティの受容器を持つロボット指による発達的技能獲得
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16300056
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
細田 耕 大阪大学, 大学院・工学研究科, 助教授 (10252610)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
浅田 稔 大阪大学, 大学院・工学研究科, 教授 (60151031)
高橋 泰岳 大阪大学, 大学院・工学研究科, 助手 (90324798)
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| Keywords | 柔軟指 / 触覚センサ / 物体操作 / 人工皮膚 / マルチモダリティ |
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| Research Abstract |
本年度は,前年度に作成した人間型人工指先をロボット指・アームシステムの先端に取り付け,物体の持ち上げ作業,はめあい作業の学習について研究を進めた.
(1)ロボットシステムの構成
人間型人工指をロボット指の先端に固定したものを二本作成し,アームシステムの先端に取り付けた.さらに視覚センサを組み合わせることによって視覚・アーム・ハンドシステムを構成した.
(2)視覚・すべり覚連合学習法の提案
視覚によってすべりを観測する初期状態から,経験を通してすべりに関する情報を獲得するニューラルネットワークを構成し,視触覚統合によってロボットを動作させる学習則を提案した.この学習則を用いると,学習初期にはすべりを視覚で捉えているのに対し,学習が進むことによって,視覚・すべり覚による冗長なすべり表現を獲得することができ,結果的に視覚がさえぎられても作業の続行が可能となり,またすべり覚の感度が視覚の感度よりも高いためにすべりをより速く観測することができるようになる.
(3)提案した学習法を用いた持ち上げ動作の実験
提案したニューラルネットワークを,作成したロボットシステムに実装し,持ち上げ動作を実現することによってその有効性を検証した.その結果,視覚のみを用いるよりもすべり覚を組み合わせたほうが,すべりの発生を迅速に検出することができ,すべりを防ぐ動作をさせることができることを確認した.また,持ち上げる対象の質量を変化させた場合にも,すべり検出によって把持を継続できることができた.
(4)提案した学習法を用いたはめあい作業の実験
提案した学習則が単一の作業だけでなく,はめあい作業にも適用可能であることを示すために基礎的な実験を行った.
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