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ホーム自己組織化マップを用いた模倣による小型ヒューマノイドロボットの動作制御
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
工学部機械工学科

自己組織化マップを用いた模倣による小型ヒューマノイドロボットの動作制御

工学部

機械工学科

知能ロボティクス研究室

牛田俊 教授

共同研究者

二木知亮
石塚石塚
赤松樹
自己組織化マップ人型ロボット模倣

 日常生活の中で活躍するロボットには, 周囲の環境に合わせ臨機応変に動作することが求められる. ロボットに臨機応変な動作をさせるには, ロボットに他者の動作を模倣をさせることが有効である. ロボットは模倣により, 事前にプログラミングされていない新たな動作を獲得する. 本研究では, ロボットが人間のように新たな動作を獲得するシステムを構築することを目的とし, 自己組織化マップ (SOM: Self-Organizing Map) とモーションキャプチャシステムを用いて, 他者の動作を模倣させることにより, ヒューマノイドロボットの高度な動作制御の実現を目指す.

模倣モデルの作成方法

模倣モデルの概要

模倣モデルを用いた模倣の実現方法

模倣動作の獲得と認識

模倣モデルを用いた模倣の評価

模倣動作の評価

おわりに

本研究では, モーションキャプチャシステムとSOMを用いた小型ヒューマノイドロボットの動作獲得と動作認識の手法を提案した.今後は, 動特性を考慮した模倣モデルを構築し, 実機実装により提案手法の有効性を確認することにより,人間社会と共存可能な人型ロボットの実現を目指す.

論文

「自己組織化マップを用いた摸倣による小型ヒューマノイドロボットの動作制御」(2020)二木知亮『2019年度計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会シンポジウム予稿集』

研究者INFO: 工学部 機械工学科 知能ロボティクス研究室 牛田俊 教授

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同じカテゴリーの研究シーズ

小林 昭寛

知的財産研究科シーズ一覧

大学院 知的財産研究科の研究シーズ一覧です.

皆川 健多郎

ものづくり人材育成のための教材開発とその検証

生産性向上はモノづくり現場のみならず、多くの現場における喫緊の課題となっている。かつてはこれらの課題に取り組む人材育成は、小集団活動やOJTも含め活発におこなわれていたが、長引く景気低迷、生産の海外移転などにより、近年ではその取り組みは必ずしも十分とは言えない。特にモノづくり現場では人口減少に伴う人手不足、またその対応としての外国人労働者の受け入れなど、生産性向上への対応は急務といえる。本研究代表者は、これまで1,000回を超える製造現場訪問を通じて、現場での実態を把握するとともに、問題解決のための教材開発ならびに教材を活用したセミナーの実施を進めてきた。さらにここにIoTも融合し、さまざまな現場にて自律的に生産性向上を実現する取り組みの推進と、経営工学(管理技術)の普及を目的としている。

林 暁光

高力ボルトを用いた鉄骨部材接合部の性能評価

従来の鉄骨構造の接合部設計では、剛接合とピン接合のどちらかで設計されている。本研究は高力ボルトと接合金物を用いた接合部の実態を剛接合でもピン接合でもないグレーゾーンの接合部として捉え、ありのままの姿で半剛半強の接合として検討している。具体的には耐震設計で必要とされている接合部力学性能指標のうち、接合部の初期剛性や耐力、復元力履歴特性およびエネルギー吸収能力の評価精度の向上を目指している。

橋本 渉

容易に構築できる球面ディスプレイ環境

球面型没入ディスプレイ環境構築をサポートするシミュレータを開発した.球面ディスプレイを作る際には,ドームスクリーンへの特殊な歪み補正を考慮した投影系の光学設計を行う必要がある.しかし,実際に製作される光学系はシミュレーション通りの精度が保証されるわけではない.使用する際に改めて光学系の微調整が必要となる.本研究では,投影系の光学設計と同時に,光学系の微調整や歪み補正が実行可能な投影シミュレータを開発している.

田中 耕司

流域治水の思想を踏まえた新たな河川整備への挑戦

これまでの河川の開発は、治水・利水計画規模に対して必要な施設を建設してきました。しかし近年、これらの計画を超過する洪水・土砂災害が発生し、激甚化しており、現状の整備水準や将来の計画では“まち”を守れないきれない時代に,じわじわと突入しています。 これからの我が国は、洪水・氾濫の発生を許容できる粘り強い“まち”が求められます。本研究では水害特性を過去から読み解き、将来を高精度に予測し、その変化に適応した“まちづくり”を考究し、提案します。

西脇 雅人

一過性および定期的な運動あるいは食品摂取の臨床試験的側面からの効果検証

一過性(急性の応答)および定期的(慢性の適応)な運動・身体活動の実施、あるいは食品摂取の実施をヒトを対象として実施し、UMIN-CTRなどに臨床試験登録を行った上で効果検証を行える。特に、血圧脈波検査装置を用いた動脈壁硬化度(いわゆる血管年齢)の評価、超音波エコーを用いた血管内皮機能の評価や各部位の血流量・血管径の評価、体格、筋力、柔軟性、歩行能力、有酸素性運動能力(最大酸素摂取量)、最大無酸素性パワーなどの評価、低酸素環境下への応答性と運動実施能力の評価、血中物質濃度(医療従事者との連携)の評価、客観的な身体活動や外出状況の評価が実施できる。

姜 長安

非把持双腕ロボットによる摩擦力補償無しでの抱きかかえ制御

本研究では,力学的な本質を失わず,3次元運動を2次元運動に簡略化し,要介護者を一つの関節を持った2リンクの物体とみなす.そして,非把持双腕ロボットアームとリンクの間の静止摩擦を利用し,リンクがロボットアームから滑り落ちないための安定領域を求め,最も滑り落ちにくい角度を求める.得られたロバスト角度を用いて,ロボットの抱きかかえ制御を行い,リンクが動いてもリンクの安定支持が実現できることを示す.

宇戸 禎仁

電気探査法による簡易生体インピーダンスCT法の開発

体表面電位分布を計測するために開発した小型電極アレイを用いて,簡単に体内のインピーダンス分布を低侵襲的に計測する技術の開発を行っている。通常のインピーダンスCTのように多数の電極を体表面に配置するのではなく,簡単に着脱が出来る小型電極アレイを計測に用い,地質調査の分野で使用されている電気探査法を利用して内部のインピーダンス分布の再構成を行う。現時点ではまだ,生体の計測には至っていないが,電解液中に導電性ゲルを配置することで人体のインピーダンス分布を模擬し,計測のシミュレーション実験を行っている。また,有限要素法による解析も行い,実験結果と比較を行い,測定精度が分布形状に依存して変化することなどを明らかにしている。

熊本 和夫

安全安心で快適な社会を支えるIoT基盤技術に関する研究

コロナ禍をきっかけに、世界中の人々の生活スタイルが変化しつつあります。その中で重要な役割を果たすのが通信システムです。我々はネットワークそのものが、ユーザの利用形態、無線環境など様々な状態を理解し、状況に応じて最適なネットワーク利用形態をユーザに提供する究極に便利なネットワークインフラストラクチャの創造を目指しています。

向出 静司

想定を超える大地震下における鋼構造建物の倒壊余裕度の向上

建築基準法の想定を超える大地震に対して,建築物は耐力を保持できる変形域を超えて耐力劣化し,倒壊する懸念がある.本研究者は,一般的な鋼構造ラーメン骨組を対象に,(1)超大変形域に至るまでの構成部材の破壊実験を通じて,その耐力劣化性状を把握すること,(2)超大変形域の挙動を考慮した建物全体の地震応答解析により,その倒壊性状を把握すること,(3)倒壊メカニズムに基づいた倒壊余裕度の評価方法を提案すること,などを実施している.

中西 真悟

標準正規分布の幾何学的対称性

連続な確率変数の確率密度関数の積分形は、0から1までで評価できる累積分布関数です。では、累積分布関数を積分するとき、積分形の関数の一階の導関数は、累積確率として0から1までの傾きになります。つまり、直角三角形を用いた三平方の定理による評価が可能になります。そこで、標準正規分布の幾何学的対称性を応用しながら三平方の定理を用いてみると、新たな確率評価基準が思考できます。

中村 成春

コンクリート工学計算ツールとしての収縮ひび割れ制御法の開発

近年の日本建築学会等の建築工事標準仕様書や関連指針では,仕様設計の規定とともに,性能設計の対応が明示されるようになったが,初・中級技術者は,コンピュータプログラム言語等に精通しているとは言い難く,結果的に,各種工学モデルの計算が必要な性能設計の対応が難しい。そこで,コンクリート工学計算ツールとして,表計算ソフトによるマクロ機能を使わないで初歩的な組込み関数によるセルのみの計算に従った計算の見える化に関した計算ツールを構築した。本件は,その一例として,コンクリートの収縮・膨張の体積変化やクリープの変形と,それら変形が拘束されて作用する応力やひび割れ発生やひび割れ幅等を解く手法の計算ツールを開発したものである。

井上 晋教授,大山 理教授,三方 康弘教授,今川 雄亮講師

大型供試体による橋梁の性能評価

 八幡工学実験場は,大阪工業大学が,学内の教育・研究活動の活性化のみならず,産・官・学の各方面との交流により社会や技術の発展に寄与することを目的として設立されたものです.本実験場は,1986年12月に構造実験センターとしてそのスタートを切り,その後,水理実験センター,高電圧実験センターを併置して今日に至っています.広大な実験場の敷地内には特色ある各種の大型実験設備・装置が設置されており,これらは実験場設立の趣旨にしたがい,学内の教育・研究はもとより,学外の関係各方面との綿密な連携のもとに行われる各種の委託研究や共同研究に役立てられています.また,このような学外との交流は実験場で学ぶ学生にとって貴重な体験となっています.
 ここでは,構造実験センターに設置されている主な実験設備・装置を紹介するとともに,その設備・装置を用いて取り組んでいる研究について紹介します.

藤井 伸介

集合住宅リノベーションにおける現代的な住まいの提案

集合住宅においては、時代の変遷や家族構成等の変化により、従来のn L D K型プランから現代の住まいに対応できる空間への再編が必要とされている。更にCOVID-19の影響により、テレワークを行うスペースや趣味を楽しめるスペース等、社会や生活空間に対するイメージが大きく変化し、従来のn L D K型プランとは異なる新しい住まいのあり方に関する提案が求められている。実在する集合住宅1室のリノベーションを行い、現代的な住まいのあり方を提案する(7案)。

河村 耕史

石油を作る微細藻類の遺伝資源

バイオ燃料化が期待される微細藻類の1種(ボトリオコッカス: Botryococcus braunii)の遺伝資源を収集している。主に日本各地の湖沼とインドネシアのカリマンタン島内の熱帯泥炭湿地や湖沼から200株あまりの野生株を単離した。同時に、増殖性能やストレス耐性などの観点で有能な株のスクリーニングを実施:高温耐性を持つOIT413株(京都の湿地で単離)、増殖性能の高い熱帯産株などが得られている。

川原 幸一

新規細胞老化抑制剤|アンヒドロフルクトース

正常細胞は一定の分裂・増殖の後に停止する。この現象を細胞老化といい、分裂を停止した細胞を老化細胞という。特徴として、肥大化とsenescence-associated βガラクトシダーゼ(SA-β-gal)活性が見られる。 老化細胞は無害で、がん化もしないと言われていた。最近、老化細胞は炎症性サイトカインを分泌し、臓器・組織機能低下・障害を引き起こし、多様な加齢性疾患をもたらすことが判明した。さらにガン化の誘導にも関与している。 細胞の老化を抑制することは、現在の日本の超高齢社会において重要である。

吉田 福蔵

熱刺激電流からのトラップの分布状態可視化による信号の分離解析

電気・電子デバイス素子の改善・高性能化にあたり, 電気伝導に影響を与える材料内部の欠陥準位や空間電荷そして添加剤等を調べることは重要であり, 従来からの大きな課題である. 熱刺激電流(TSC)はまさに材料内部で電荷が移動する変位を高感度に計測できる.測定後の評価に, 従来の評価法の概念を超えた最新の解析法がある. つまりTSCスペクトルのトラップ状態可視化技術は, 一度の実験で得られたあらゆる形状のTSCスペクトルを, 全体にわたってトラップ状態を可視化することで, 正確な信号の分離から解析までを実現できる.

横山 恵理

「古典×IT」で未来の学びを創出

画像コンテンツを用いて効果的な学習を支援するアプリケーションを開発した。提示された画像の細部を意識しつつ、ゲーム感覚で学習できる三つの機能を実現している。①一枚の画像ファイルをピースに分割して元の絵に戻すパズル機能。アノテーション機能も付与している。②画像(絵画資料)上に付箋を貼ることで、データ管理ができる。複数人の遠隔操作でも画面共有することが可能。③複数の画像を表示し、関係の深いものをマッチングする神経衰弱ゲーム。画像提示枚数の変化によって出題難易度を変更することも可能。いずれも遠隔授業に対応している。

田中 一成

空間の「ゆがみ」と避難経路

都市居住者の認知空間を取り出し,居住者が認知するまちの姿と現実空間の差違を明らかにすることで,都市空間における「ゆがみ」を抽出することを目的としています。最終的には,このゆがみをもとに,災害時の避難経路と避難場所の設定手法を提案することを目標とします。早く着きたいと思いながら避難しつつなかなか進まない経路と,よく知っていて好きな道であっという間に着く経路がある可能性があり,広く,安全なというイメージも合わせて日常的に接する形成されている可能性をみいだしました。

小谷 直樹

強化学習を用いたロボットの知能化

近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.

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