人体の神経筋骨格システムの計算モデルの研究

研究代表者らは、これまでに外部から計測できる運動パターンや筋電信号等などの情報と大量の計測データに基づいてより精緻な神経筋骨格系の数学モデルを構築する研究を行ってきた。本研究ではこれに基づいて、「人体の神経筋骨格システムの計算モデルの研究」を実施した。特に、平成24年度は人間の運動パターンの再利用を行う際の運動生成のアルゴリズムに関する研究を中心に研究を行った。運動軌道をアフィン変換によって変形することで、データベースとして蓄えた人間の運動データをロボットの運動データとして再利用することを提案した。障害物などの環境に合わせて、ロボット自身の体の拘束に合わせて、アフィン変換を用いることで自在に運動軌道を変形して再利用することができる。アフィン変換による変換は、軌道の滑らかさ、周期性、アフィン速度などのすべてのアフィン普遍量を保存するものであり、人間の運動軌道から人間が知覚的に自然に見える運動を生成する性質がある。アフィン変換が適応できる運動の条件を与え、車輪移動型のロボットなどの様々なロボットシステムに適用できることを示した。さらにヒューマノイドロボットを最も複雑な場合として扱い、運動軌道の生成法を明らかにし、ヒューマノイドロボットの実機を用いた実験によってその有効性を検証した。運動軌道が空間軌道として与えられたときにその軌道を最短時間で移動する問題は1980年代後半に、6自由度マニピュレータに対して開発された技術であるが、外国人研究員はこれを大規模な自由度と複雑な拘束条件をもつ、ヒューマノイドロボットの動力学的問題に展開し、その計算アルゴリズムを与えた。最近の成果としては、最短時間移動の計算と、統計的な軌道探索法であるRRT法を組み合わせることで、VIP-RRT法と名づけた軌道計画法を提案し、通常のRRT法よりも優れた探索性能があることを主張する論文を書き上げた。

研究代表者らは、これまでに外部から計測できる運動パターンや筋電信号等などの情報と大量の計測データに基づいてより精緻な神経筋骨格系の数学モデルを構築する研究を行ってきた。本研究ではこれに基づいて、「人体の神経筋骨格システムの計算モデルの研究」を実施した。特に、平成24年度は人間の運動パターンの再利用を行う際の運動生成のアルゴリズムに関する研究を中心に研究を行った。運動軌道をアフィン変換によって変形することで、データベースとして蓄えた人間の運動データをロボットの運動データとして再利用することを提案した。障害物などの環境に合わせて、ロボット自身の体の拘束に合わせて、アフィン変換を用いることで自在に運動軌道を変形して再利用することができる。アフィン変換による変換は、軌道の滑らかさ、周期性、アフィン速度などのすべてのアフィン普遍量を保存するものであり、人間の運動軌道から人間が知覚的に自然に見える運動を生成する性質がある。アフィン変換が適応できる運動の条件を与え、車輪移動型のロボットなどの様々なロボットシステムに適用できることを示した。さらにヒューマノイドロボットを最も複雑な場合として扱い、運動軌道の生成法を明らかにし、ヒューマノイドロボットの実機を用いた実験によってその有効性を検証した。運動軌道が空間軌道として与えられたときにその軌道を最短時間で移動する問題は1980年代後半に、6自由度マニピュレータに対して開発された技術であるが、外国人研究員はこれを大規模な自由度と複雑な拘束条件をもつ、ヒューマノイドロボットの動力学的問題に展開し、その計算アルゴリズムを与えた。最近の成果としては、最短時間移動の計算と、統計的な軌道探索法であるRRT法を組み合わせることで、VIP-RRT法と名づけた軌道計画法を提案し、通常のRRT法よりも優れた探索性能があることを主張する論文を書き上げた。