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

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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。