BMI応用に向けたヒト型ロボットシステム動的行動プランニングの統一的枠組

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本研究は脳波計測(EEG)等の非侵襲脳活動計測手法により検出される脳情報を用いたヒューマノイドロボット等の多自由度のロボットの行動生成を目的としており、昨年度から研究分担者の開発してきたヒューマノイドロボットの動作計画手法を拡張し、ユーザーが、少ない自由度の入力でヒューマノイドロボット動作計画に介入し、ユーザーの操作意図を多自由度ヒューマノイドロボット動作に柔軟に反映できるような枠組みを開発してきた。開発した枠組みを、ブレイン・ロボット・インタフェースと組み合わせることにより、少自由度のユーザーの脳活動による多自由度のヒューマノイドロボットのシミュレーションモデルの制御を継続しておこない、脚ロボットに関する国際学会であるCLAWAR2013や人工神経回路網に関する国際学会であるICONIP2013においてその成果の発表をおこなった。それらの内容としては、way pointという直感的操作を容易とする経由点を表現する変数をシミュレータの中に表示し、そのway pointを脳情報により制御する手法を提案し、実験をおこなったというものである。自律的な動作生成手法の利点は、多自由度動作を環境やタスク要件に合わせて自動的に動作軌道を生成できることであるが、一方で、複雑な形状を持つ環境に対しては、局所最適解に陥り得る。そこで、自律的な動作計画手法が陥る質の低い局所最適解をユーザーの脳活動による操作で容易に回避することができることを実験的に示した。これらの内容をまとめ、海外論文誌に投稿準備中である。さらには、外骨格ロボットの片足制御への応用についての検討も平行しておこなった。