人間型ロボットによる自己身体モデルの自律的な獲得と適応行動に関する研究

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本年度は、人間型ロボットを制御対象として,アクチュエータに発生する負荷を計測することで自身の動作可能範囲内の環境を含む身体モデルを構築するとともに、構築したモデルとエネルギー最小化の要素を含む経路計画を行うことで人間型ロボットにとって負担の少ない動作を実現することを主目的とした。これは、ロボットにとって負荷の少ない動作を自律的に生成することでエネルギー消費の効率化に寄与するのみならず、生成されたロボットの動作と人間の動作を比較・検証することで、外骨格型ロボットなどにおいて効率的な動作モデルを生成することが可能であると思われる。そのため、本年度は昨年までの成果を和文論文にまとめることを最優先としたのだが、これまでの理論式を一から検討をしていく過程で理論の問題点につまり、執筆が遅々として進まない状況となってしまった。また、自身の身体状況も思わしくなく、結果として本年度の提出には間に合わなかった。研究の進捗としては、論文執筆を行いながらこれまで二値で判別をしていた過負荷判定式を線形にしようとしてみたり、確率モデルの学習データに角速度項を追加して学習を行う方法などを検討しようとしてみたりしたが、どれも形にならず結果的に研究の進展も見られず、どちらも中途半端な結果となってしまった。その結果、交付申請書に記載した外骨格型ロボットを用いた実験のみならず、学会発表すらも行うことができなかったことが残念でならない。