ユーザロボットの物理的相互作用からの外骨格ロボットのための学習支援戦略【Powered by NICT】

Hamaya Masashi; Hamaya Masashi; Matsubara Takamitsu; Matsubara Takamitsu; Noda Tomoyuki; Teramae Tatsuya; Morimoto Jun

文献

J-GLOBAL ID：201702258636351080 整理番号：17A1707798

ユーザロボットの物理的相互作用からの外骨格ロボットのための学習支援戦略【Powered by NICT】

Learning assistive strategies for exoskeleton robots from user-robot physical interaction

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資料名：
巻： 99 ページ： 67-76 発行年： 2017年
JST資料番号： H0913A ISSN： 0167-8655 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

ヒトを支援する物理的外骨格ロボットのための社会的需要は加齢個体群の人口統計学的傾向に起因する様々な状況で増加している。外骨格ロボットを,支援戦略が重要な成分である。ユーザと外骨格ロボットの間の相互作用は双方向ので,支援戦略設計問題は複雑であり,挑戦的である。本論文では,ユーザロボットの物理的相互作用からの外骨格のための支援戦略を設計するためのデータ駆動型学習法を調べた。ポリシー探索問題として支援戦略の学習問題を定式化し,データ効率的なモデルベース強化学習フレームワークを利用した。コスト関数の目標軌道を提供することの代わりに,この費用関数は筋電図信号(EMG)により測定されたユーザの筋肉運動は支援戦略を学習するために考察した。鍵となる基本的な仮定は,ユーザが彼/彼女自身の意図した運動によるタスクを行うように指示することである。意図した運動はユーザ自身の筋肉努力よりもむしろロボットの支援により達成される時に筋電図が観察されたので,筋電図は電流支援の「コスト」として解釈することができる。1DoF外骨格ロボットにこの方法を適用し,ヒト被験者を用いた一連の実験を行った。著者らの実験結果は,筆者らの方法は,ユーザ間の双方向相互作用と相互作用のわずか60秒を持つロボットを考慮し明示的に適切な支援戦略を学習したことを示した。は,著者らの提案した方法は,ロボットの動力学と運動軌跡の両方の変化に対応できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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パターン認識 , ロボットの運動・制御

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