权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

筋骨格ヒューマノイドにおける道具操作拡張身体像の逐次獲得と剛性可変適応行動の実現

肌肉骨骼类人机器人中的工具操作、增强身体图像的顺序采集以及可变刚度自适应行为的实现

基本信息

批准号：
19J21672
负责人：
河原塚健人
金额：
$ 2.18万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

筋骨格ヒューマノイドは生物規範型構造の利点を多数有する一方、その複雑で柔軟な身体の制御は困難であった。しかし、冗長なセンサ群を用いて自己の身体像を逐次的に獲得することでその柔らかさを自在に操り、道具により身体を拡張、可変剛性機構を応用することで、多様な環境適応行動を実現可能であると考えた。この目的のため、本年度は主に、(1)ネットワーク入出力の汎化による冗長なセンサ利用と様々なタスクへの応用、(2)開発したネットワークの可変剛性制御・道具拡張身体像への応用、(3)一連の環境適応行動実現と博士論文執筆を行った。(1)前年度に開発した自己身体像ネットワークの入出力を汎化させ、これまで扱ってきた関節角度や筋張力・筋長センサだけでなく、接触力や筋温度、慣性や画像までを扱い、柔軟身体における二足のバランス制御や、柔軟物体の動的操作、人間の動作模倣等を可能にした。また、感覚と運動のネットワーク入出力を追加・削除する機構を導入し、筋破断やタスクに応じた筋追加を考慮可能とした。(2)自己身体像の制御入力に身体剛性を追加することで、最適化の結果として能動的に剛性変化を利用し、素早い動きにより動的に布操作が可能な手法を開発した。また、身体センサだけでなく、道具の位置や特性を含めて身体像を学習させることで、道具による自己身体拡張を可能とした。柔軟身体を持つロボットが、扱う道具の長さや重さの変化を考慮し、道具先端位置やバランスを制御する全身道具操作が可能となった。(3)これまでに開発した自己身体像学習を統合し、様々な環境適応行動実現を行った。筋骨格ヒューマノイドによる自動運転・動的布操作を含むテーブルセッティング・道具変化とバランスを考慮した全身道具操作・動作スタイルを考慮した模倣学習・靴の変化を考慮したバランス制御等に成功した。本理論と実験をまとめて博士論文を執筆し、研究科長賞を頂いた。

Most of the advantageous points of the standard structure of the body of the muscle and bone grid are the softness of the body, the control of the body, and the difficulty of control.しかし, lengthy なセンサ群を Use いて's own body like を one by one, get することでそのsoft らかさを comfortable に fuck り, way It has a flexible body, a flexible rigid mechanism that can be used, and a multi-environment-adapted action system that can be used.このpurposeのため, this year's main に, (1) ネットワーク入出力のGeneralization によるverbose なセンサutilization と様々なタスクへの応用, (2) Open the 発したネットワークの can be used to rigidly control the props and stretch the body like a body, (3) the continuous environmental adaptation action is now completed and the doctoral thesis is written. (1) In the previous year, it was a generalization that my body resembled the body shape of the previous year. , joint angle, tendon tension, tendon length, joint angle It is possible to control the temperature of tendons by touching the force, the image of inertia, the control of soft body by two legs, the manipulation of movement of soft objects, and the imitation of movements in the human world.また, sense of movement のネットワーク in and out force を addition and removal of the する mechanism を introduction し, tendon breaking やタスクに応じたたたをaddition of tendons is considered possible とした. (2) The ability to increase body rigidity and optimize the results of one's own body image The rigidity of the movement can be improved by utilizing it, and the movement of the movement can be done by using the cloth operation technique.また, body センサだけでなく, props のposition やcharacteristics をcontaining めてbody image をlearning させることで, props によるown body 拡 Zhang をpossible とした. Soft body つロボットが, 扱う props のlength and weight さの変化をConsider し, prop tip position やバランスをcontrol するwhole body props operation がpossible となった. (3) これまでに开発したYour own body is like learning をintegrationし,様々なaction that is suitable for the environment and acting now を行った. Muscle grid ヒューマノイドによるautomatic transportation and moving cloth operation をむテーブルセッティング・props changing とバランスを test The whole body props operation and action movements are considered, and the imitation and learning of the movements are considered. This theory is based on the author's doctoral thesis, which was awarded by the head of the research department.

项目成果

期刊论文数量（62）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Adaptive Body Schema Learning System Considering Additional Muscles for Musculoskeletal Humanoids

考虑肌肉骨骼类人动物额外肌肉的自适应身体模式学习系统

DOI：
10.1109/lra.2022.3147457
发表时间：
2022
期刊：
IEEE Robotics and Automation Letters
影响因子：
5.2
作者：
Kawaharazuka Kento;Miki Akihiro;Toshimitsu Yasunori;Okada Kei;Inaba Masayuki
通讯作者：
Inaba Masayuki

Human Mimetic Forearm and Hand Design with a Radioulnar Joint and Flexible Machined Spring Finger for Human Skillful Motions

仿人前臂和手部设计，带有桡尺关节和灵活的机械弹簧指，可实现人类熟练的动作

DOI：
10.20965/jrm.2020.p0445
发表时间：
2020
期刊：
Journal of Robotics and Mechatronics
影响因子：
1.1
作者：
K. Kawaharazuka;S. Makino;M. Kawamura;S. Nakashima;Y. Asano;K. Okada;M. Inaba
通讯作者：
M. Inaba

Parametric Biasを用いた動作スタイルを制約可能な模倣学習

模仿学习可以使用参数偏差来限制运动风格