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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-10-27 14:45 エコーステートネットワークを用いた冗長ロボットアームの適応的な運動生成 ○熱田洋史・河合祐司（阪大）・浅田 稔（IPUT/阪大/中部大/NICT）  NC2023-28 |
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| 抄録 | （和） | ロボットの動作教示において直接教示法は手軽である一方，初期姿勢のずれや外乱によって過度な加速度が発生する問題がある．本研究では，教示した運動の関節変位系列をエコーステートネットワーク(ESN)に学習させ，その出力を参照軌道として用いることで，複数ターゲットへのリーチングや曲線の追従を実現する．またロボットの冗長性のため，目標ターゲット変更や外乱によりロボットは未学習の状態に容易に遷移するが，訓練後のESN は未学習状態を汎化し学習した軌道に収束する運動を生成する．それにより未学習状態においてもロボットが過度な加速度を発生させずに適応的に振る舞うことを数値シミュレーションによって確認する． |
| （英） | Teaching playback is a convenient method to instruct robots how to move. However, this method has an issue of excessive acceleration caused by initial posture deviations or external disturbances. In this study, we propose a motion generation system for a redundant robotic arm, in which an echo state network (ESN) learns the joint angle time series of demonstrated motions, and then, it generates reference trajectories to achieve the learned motions (e.g., reaching multiple targets and tracking a curve). Even though changes of the target position and external disturbances can easily transition the robot to unlearned states due to its redundancy, the trained ESN can generalize such unlearned states to generate motions that converge toward the demonstrated trajectories. It is confirmed through computer simulations that it allows the robot to behave adaptively while avoiding excessive acceleration, even in the unlearned states. | |
| キーワード | （和） | レザバーコンピューティング / エコーステートネットワーク / リカレントニューラルネットワーク / 冗長自由度 / ロボットアーム / 模倣学習 / / |
| （英） | reservoir computing / echo state network / recurrent neural network / redundant robotic arm / learning from demonstration / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 233, NC2023-28, pp. 17-22, 2023年10月. | |
| 資料番号 | NC2023-28 | |
| 発行日 | 2023-10-20 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2023-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2023-10-27 - 2023-10-28 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | NC，ME，一般 |
| テーマ（英） | NC, ME |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2023-10-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エコーステートネットワークを用いた冗長ロボットアームの適応的な運動生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Adaptive motion generation for a redundant robot arm using an echo state network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | レザバーコンピューティング / reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | エコーステートネットワーク / echo state network |
| キーワード(3)（和/英） | リカレントニューラルネットワーク / recurrent neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 冗長自由度 / redundant robotic arm |
| キーワード(5)（和/英） | ロボットアーム / learning from demonstration |
| キーワード(6)（和/英） | 模倣学習 / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 熱田 洋史 / Hiroshi Atsuta / アツタ ヒロシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河合 祐司 / Yuji Kawai / カワイ ユウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浅田 稔 / Minoru Asada / アサダ ミノル |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪国際工科専門職大学/大阪大学/中部大学/国立研究開発法人 情報通信研究機構 (略称： IPUT/阪大/中部大/NICT) International Professional University of Technology in Osaka/Osaka University/Chubu University/National Institute of Information (略称： IPUT/Osaka Univ./Chubu Univ./NICT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-10-27 14:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2023-28 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.233 |
| ページ範囲 | pp.17-22 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-10-20 (NC) |
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