運動・環境情報の同時計測による適応的な卓球ストロークスキルの学習
木下 知洋 (0951037)
本研究では,冗長ロボットマニピュレータを用いた卓球タスクにおけるストロークに焦点をあて,ボールの軌道に応じてスイング動作を修正し返球する,適応的なストロークスキルの実現手法について提案する.提案手法では多数・多様な規範軌道から,一般性の高い運動記述を学習するパラメトリック運動学習プリミティブを用い,さらに,これに環境との連結を加えることで,環境の変化に適応的な運動スキルを学習する.まず多数・多様なボール軌道と的確に返球する動作を収集するためにカメラと熟練者からのロボットへの直接教示の同時計測を行う. 得られた返球動作のデータセットからパラメトリック運動学習プリミティブを学習し,さらに,ボールの軌道からプリミティブの内部パラメータへの滑らかな写像関数を学習する. これにより,ボールの軌道に適応的な卓球ストロークスキルの実現が可能となると考える. 提案手法の有効性について実機実験により検証した.