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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-17 14:15 遠隔ロボットシステムにおける力調整制御に対するオンライン強化学習の効果 ○黄 平国（岐阜聖徳学園大）・大西 仁（放送大）・石橋 豊（愛知産大）  CQ2025-117 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では, 力覚フィードバックを用いた二つの遠隔ロボットシステムのロボットアームによって, 一つの物体を両側から挟み, 運搬する作業を対象とする. 作業中に物体へ過大な力が加わることや, 逆に力が弱すぎて物体が落下することを防ぐため, ロボットアームによる挟持力を自律的に調整する, 力調整制御に対して, 強化学習手法であるDQN (Deep Q-Learning Network）を適用し, オンライン学習後のモデルを用いた場合の効果を実験によって検証した. その結果, オンライン学習による力調整制御は, 従来の手動調整による力調整制御と比較して, より高い制御効果を示す傾向が確認された. |
| （英） | In this study, we focus on cooperative work in which an object is carried by putting the object from both sides between robot arms of two remote robot systems with force feedback. We employ force adjustment control to prevent excessive force applied to the object and object dropping due to too small force during the cooperative work. The control adjusts the applied force using either an equation optimized through manual trial-and-error adjustment or reinforcement learning based on a Deep Q-Learning Network (DQN). We investigate the effect of reinforcement learning by applying a model trained through online learning. Experimental results show that the reinforcement learning–based force adjustment control with online learning tends to achieve higher control performance compared with the manual force adjustment control. | |
| キーワード | （和） | 力覚フィードバック / 遠隔ロボットシステ / 力調整制御 / 強化学習 / オンラン学習 / / / |
| （英） | Force feedback / Remote robot system / Force adjustment control / Reinforcement learning / Online learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 409, CQ2025-117, pp. 91-96, 2026年3月. | |
| 資料番号 | CQ2025-117 | |
| 発行日 | 2026-03-09 (CQ) | |
| 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 | CQ2025-117 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ MVE IMQ IE |
| 開催期間 | 2026-03-16 - 2026-03-18 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa-Sangyoushien-Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2026-03-CQ-MVE-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 遠隔ロボットシステムにおける力調整制御に対するオンライン強化学習の効果 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Effects of Online Reinforcement Learning on Force Adjustment Control in Remote Robot Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 力覚フィードバック / Force feedback |
| キーワード(2)（和/英） | 遠隔ロボットシステ / Remote robot system |
| キーワード(3)（和/英） | 力調整制御 / Force adjustment control |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(5)（和/英） | オンラン学習 / Online learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 黄 平国 / Pingguo Huang / コウ ヘイコク |
| 第1著者 所属（和/英） | 岐阜聖徳学園大学 (略称： 岐阜聖徳学園大) Gifu Shotku Gakuen University (略称： Gifu Shotku Gakuen Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大西 仁 / Hitoshi Ohnishi / オオニシ ヒトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 放送大学 (略称： 放送大) The Open University (略称： The Open Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石橋 豊 / Yutaka Ishibashi / |
| 第3著者 所属（和/英） | 愛知産業大学 (略称： 愛知産大) Aichi Sangyo University (略称： Aichi Sangyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-17 14:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-117 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.91-96 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-09 (CQ) |
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