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.
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)『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』
「人間の動作を模倣し新たな動作を習得する人型ロボットの実現」(2021)『第65回システム制御情報学会研究発表講演会』
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