人間の直接教示動作の統計的性質に基づいた折り紙ロボットの目標軌道とセンサフィードバック動作生成法(テーマセッション「手」,「手」,「マルチモーダル感覚知覚&統合とその応用」及び一般)

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概要

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本研究室では過去に,人間と同じような紙の操り方を実現できるロボットハンドを設計・開発し,折り紙作品「おたまじゃくし」を折ることに成功した.しかし,作業の途中で失敗することが多く,成功確率が低いという問題点がある.本研究では,人間が直接ハンドの動作を教示することでタスクの成功確率の改善を目指す.まず,教示データから隠れマルコフモデルを用いて人間の動作をモデル化を行った.次にモデルからセンサフィードバックを用いていると考えられるタスクの中の重要な区間を抽出し,ハンドの制御として,抽出した区間で現在のセンサ情報を用いたセンサフィードバックを行った.このような手法を用いることで成功確率を改善できることを示した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2007-11-12

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