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ロボットの運動知能をテーマにした研究を行っています.運動を作り込むのではなく,環境から情報を獲得することで様々な環境に適応できるロボットの実現を目指しています.

 

姿勢補間に基づくモーション生成
人の安定的な動作条件から,ロボット運動の安定条件を学習により獲得.ポーズとポーズの間をなめらかに補間するシステムを提案し,高度な運動制御が必要な太極拳の制御に適用しました.ロボットの運動生成に必要な姿勢情報の削減により,設計者の負担を軽減するシステムとしても活躍します.
太極拳ロボットHOAP-1

 

 

模倣運動生成システム
人らしい動きの実現に向け,動きの本質を運動知識として学習する模倣学習について研究しています.また,単純に真似るだけでなく,真似た動作の運動知識を応用することで,派生する運動を生み出すことで学習コストを大幅に削減します.
運動知識の学習・応用に基づく模倣運動生成システム

 

 

運動の連想生成
既知の単純な運動から身体制御の「コツ」を抽出し,未経験な複雑な運動を連想生成するシステム.一般生活環境でのロボットの利用には,未経験の状況に対応する能力が必要であり,多くの分野で有益なシステムです.
教示情報の特徴認識に基づくヒューマノイドロボットの運動連想生成

 

 

ヒューマノイドロボットの歩行制御
ロボットが二足歩行を行うためには,坂道や障害物などの多様な環境を判断し,それらに適応した運動を行う必要があります.加藤研究室では,人間の歩行運動の特性に着目した制御手法を提案し,様々な環境下で歩行運動を実現しています.
関節制御の動的受動化
感覚値の相互干渉による歩行

 

 

強化学習
強化学習とは,エージェント自らが試行錯誤しながら行動規則を獲得していく機械学習の一種です.これをロボットの運動獲得に応用し身体特徴を生かした投球運動の獲得,マニピュレータの制御について研究しています.また,より難しい問題を解決するために,学習能力効率を高める手法の研究も併せて行っています.
ヒューマノイドロボットによるキネティックチェイン投球運動学習
動的環境下における適応的強化学習
基底関数ネットワークの部分更新に基づくトルク制御関節ロボットの運動学習
部分隠蔽を考慮した姿勢推定
多関節ロボットの行動記憶に基づく強化学習

 

 

 

ロボットの感性知能をテーマにした研究を行っています.ロボットの内面を人間に近づけ人間らしい振る舞いをさせることで,人間と自然なコミュニケーションができるロボットの実現を目指しています.

 

 

エモーションエンジン
加藤研究室ではコミュニケーションロボット「ifbot」を用いて,ロボットの感情に関する研究を行っています.その中で我々は,ロボットが感情の認識・推定・生成・表出を一連に行える制御モデル「エモーションエンジン」の構築を目指しています.
エモーションエンジン概要

 

 

感情認識・推定
人間が表出する様々な情報(音声,表情,身振りなど)を手がかりに,人間の内面(感情,症状など)を探る研究です.加藤研究室では,コミュニケーションロボットのための対話者感情推定システムとして音声および表情から感情を推定する研究などを行っています.また,音声からの認知症スクリーニングについても研究しており,工学的アプローチによる医学への手助けを行っています.
発話音声の韻律特徴からの感情推定
対話者に同調してパラ言語を変化させる会話ロボット
顔表情からの感情推定
返答音声を用いた対話者状態推定システム
認知症スクリーニングシステム

 

 

感情生成・表出
ロボットが感情を表出することで人に近いコミュニケーションができ,ユーザはロボットにより馴染みやすくなります.加藤研究室では,ロボットの感情表出の媒体として,ロボットの顔表情・動作・音声に着目し,感性評価実験から得た知見を基に,より自然に振る舞うことができるロボットの実現を目指しています.
ラバン身体動作表現理論に基づく感情認識の一手法