2017 Fiscal Year Annual Research Report
筋骨格ヒューマノイドを用いた身体像のファースト・スローダイナミクスの創発モデル
Publicly Offered Research
| Project Area | Understanding brain plasticity on body representations to promote their adaptive functions |
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| Project/Area Number |
17H05908
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
細田 耕 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (10252610)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 身体性システム / 身体像 / 筋骨格ロボット / ヒューマノイド |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）人間と相同の筋骨格構造を持つヒューマノイド，実験装置の整備
空気圧人工筋を用いて，人間と同じような筋骨格構造を持つ上半身のヒューマノイドロボットを開発した．ロボットは，人間のような肩甲骨，肩関節，上腕構造などを持ち，人間の筋と同じような位置に，空気圧駆動人工筋を装備している．各人工筋には，張力センサと空気圧センサが装備されており，これらから各筋の長さを求めることができる．各筋は空気圧弁から送られる空気によって駆動され，人工筋が持つ柔らかさにより，全体的に柔らかい構造を持っている．各筋の空気圧は，個別に空気圧制御弁によって制御することができる．ROSを用いたシステムによって，これらを制御するコントローラを製作した．ROSを用いているため，たとえばカメラなどほかのセンサを使いすることが容易になっている．
（２）学習に基づく運動制御法の開発
操作の不変項として身体を見つけ出すためには，与えられたタスクに対し，その操作を実現する方法を学習する必要がある．人間の場合にも，操作を学習することを通して，フォワードモデルを学習し，それによって身体の表現を獲得していると考えられる．
筋骨格ロボットは，非常に非線形性が強く，とても複雑な機構を持つ．そのため，力学的なモデルを形式的に作ることは難しい．これまで，このようなロボットを制御するために，制御入力のパターンを設計者が試行錯誤することによって作り出していた．本年度は，このような問題を解決し，ロボットが自身の順動力学特性を学習し，それを利用することによって，ロボットを制御する手法を開発した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の当初の目的は，運動を学習していく上で，不変項として浮き上がってくる構造を身体性だと定義し，ロボットの学習を通してこのような身体像がどう作られるかを構成的に研究することである．プロジェクトの一年目として，運動学習によるロボットの制御ができることが示されたことは，このような目的について，着実に進んでいると言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
開発された筋骨格ヒューマノイドロボットを使い，運動学習を行った際に，どのような不変項を導くことができるのか，その不変項が，身体像と考えることができるのかについて今後研究を進める予定である．
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[Journal Article] Three-dimensional innate mobility of the human foot bones under axial loading using biplane X-ray fluoroscopy2017
Author(s)
Kohta Ito, Koh Hosoda, Masahiro Shimizu, Shuhei Ikemoto, Takeo Nagura, Hiroyuki Seki, Masateru Kitashiro, Nobuaki Imanishi, Sadakazu Aiso, Masahiro Jinzaki, Naomichi Ogihara
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Journal Title
Royal Society Open Science
Volume: 4
Pages: 171086
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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