2009 Fiscal Year Annual Research Report
知能ロボットのための生物学的ニューラルコントローラ:BMIアプローチ
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21700220
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| Research Institution | University of Toyama |
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Principal Investigator |
CAPI Genci University of Toyama, 富山大学・理工学研究部(工学), 教授 (20389399)
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| Keywords | BMI / 知能ロボット / ニューラルネット |
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| Research Abstract |
この研究の目的は、知能ロボットの生物学的ニューラルコントローラを開発し、生物の思考により環境に適応してロボットを制御できるシステムを構築する。そして、開発したシステムを多脚ロボットへ応用し、脳信号による脚駆動を検証する。本研究では、非侵襲式の脳波測定を行うため、医学領域で利用されている検査装置を利用した。この装置により人間の頭皮から得られる脳波を読み込み、波形表示させ、増幅器を介してパソコンに脳波のデータを送り込む。構成したシステムを用いて脳信号をリアルタイムに取得しロボットの動作制御に成功した。加えて、人間の筋電信号によりロボット動作を行うシステムの構築も行った。
ラットの神経活動を得、それと人工ニューラルネットワークからロボットを制御するインターフェイスを作成できた。はじめにラットは餌を得るために右と左どちらのレバーを押せばよいかを学習する。人工ニューラルネットワークの学習を行うためにラットの脳から多極電極計測を行い、学習後のニューラルネットワークによってラットの脳活動を基にロボットの駆動を制御した。結果として、教師付き学習により人口ニューラルコントローラによる実際のロボット制御に対してよいパフォーマンスを示した。さらに、MatlabのSimMechanics toolboxを用いて四脚ロボットシュミコ.レーターを開発した。このシュミュレーターの動きはニューラルコントローラーにより制御できた。
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