知能ロボットの視覚運動系協調作業のための運動学習に関する研究

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知能ロボットの視覚運動系協調作業のための運動学習に関する研究

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
タイトル(他言語):
Learning of Motions for Visuo-Motor Coordination of Intelligent Robots
責任表示:
査 紅彬(九州大学・大学院・システム情報科学研究科・助教授)
ZHA Hongbin(九州大学・大学院・システム情報科学研究科・助教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1996-1998
概要(最新報告):
本研究における基本的な方法は、自己組織的ニューラルネットワークにおける学習機能を拡張し、マニピュレータの運動方程式を近似して学習することである。具体的には、自己組織化学習ネットワークの位相保持特性を利用して、複雑な運動パラメータ空間を、局所的に線形化された部分空間に自動的に分割する。その基本原理は、学習システムが、到達可能な作業空間でのマニピュレータの試運動を繰り返すことによって、作業空間全体における部分線形パラメータ空間の分布状況をネットワークに記憶させることである。本研究を、主に、次に示す三つの段階に分けて進めた結果、次のような成果が得られた。 1. オフラインのシミュレータによる学習:自己組織化原理に基づいた多自由度マニピュレータの位置到達学習アルゴリズムを開発した。また、3次元作業空間を模擬することができる簡単なシミュレータをワークステーション上で実現し、仮想力を導入した動的学習法を新たに提案し、シミュレータにおける実験によって有効性を検証した。 2. シュミレーションに基づいた実機での学習とオンライン協調作業:高性能ワークステーション、ステレオカメラシステムと多関節アームからなる実機システムを構築した。その実装に際しての学習アルゴリズムの効率化を重視し、学習パラメータ空間の分割、多段階学習といった改善策を取り入れ、学習の高速化を図った。また、多数の障害物が存在する環境においては、障害物の検出と、その出現に伴う追加学習の実現法を開発し、複雑環境下の実験を行った。 3. 複数マニピュレータによる複雑作業の学習:ここで開発した学習アルゴリズムを複雑な作業まで拡張させる試みとして、複数の作業機構を用いた作業の実現過程を考察した。具体的には、次の二つの作業を考察の対象とした。1)斜面上の物体を複数のアームで所定の目的地まで押上げる作業;2)複数の多関節指を用いた物体の回転移動。いずれの作業においても、視覚センサは作業の状態を監視するセンサの一つとして使用し、その視覚運動系協調作業の役割を明らかにした。また、作業機構の自由度の冗長性、作業機構同士間の衝突といった問題を考慮した視覚運動協調アルゴリズムを設計し、実作業におけるその性能を検証した。 続きを見る
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