感覚運動統合による4脚ロボットの障害物認識・行動選択モデル

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概要

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ロボットは感覚情報から運動に必要な情報を抽出し、環境に適した運動を行う。本研究は、感覚情報と運動情報の統合により感覚運動変換過程を学習し、運動に必要な情報である運動対象の特徴量を獲得するモデルを提案する。学習されたモデルを用いると、対象から得られた感覚情報により特徴量が計算され、これを基に最適な運動情報が計算できる。このモデルを、歩行ロボットがその進路上の異なる種類の障害物に対して運動を行う問題に適用した。ロボットは障害物をカメラで知覚し、その上に前脚を乗せる姿勢を決定できた。また、障害物がより高くなると異なる種類の運動を選択する必要が生じる。この場合に対応するためにモデルを拡張した。
2003-03-11

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