人を規範として学習するロボットの多様な運動生成

概要

ロボットの運動生成は非常にチャレンジングな課題である。これに対して最適制御や強化学習、ニューラルネットワーク技術を用いた学習による運動生成法が注目されている。
特に我々のグループではこれらの手法を用いて、人を規範としたロボットの運動生成に取り組んでいる。人を規範とする理由は、ゼロから学習を始めるよりも、データを人から計測することで得られたリッチな情報を活用する方が効率的な学習を行うことができると考えるためである。
その一例として、「人が課題を成功させているときのデータを参考にロボットが見まね的に運動生成を行う新しい手法」について検討した。本発表では、その方法と結果について報告する。

産業界への展開例・適用分野

人を教師としてロボットが学習し、それに基づいて見まね的に運動生成できるようになると、人の代わりにロボットが作業を行うことで、製造業やサービス業、農業などの多様な産業における生産性向上に貢献できると考えられる。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
炭谷 翔悟	システム科学専攻	論理生命学研究室	修士1回生
石原 弘二	その他所属	ATR BRI 研究室	博士2回生
森本 淳	その他所属	ATR BRI 研究室	その他教職員

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