強化学習を用いたパーソナルロボットハンドの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: BMS19040

グループ名: 【E】センサ・マイクロマシン部門 バイオ・マイクロシステム研究会

発行日: 2019/07/02

タイトル(英語): Development of Personal Rbot Hand with Reinforcement Learning

著者名: 山田 敦史(東京大学),松崎 博貴(東京大学),武田 伊織(東京大学),小野寺 宏(東京大学)

著者名(英語): Atsushi Yamada(The University of Tokyo),Hiroki Matsuzaki(The University of Tokyo),Iwori Takeda(The University of Tokyo),Hiroshi Onodera(The University of Tokyo)

キーワード: ロボットハンド|義手|強化学習|パーソナルロボット|Robot hand|Prosthetic arm|Reinforcement learning|Personal robot

要約(日本語): 現行の義手は筋電駆動が主である．しかし筋電駆動は汗に弱く，また訓練が必要といった課題がある．一方，近年片付けロボットといった，より人の生活に寄り添ったロボットが開発されている．そこで本研究は，筋電制御を伴わない，人の手から独立したロボットハンドを提案する．ロボットの制御は強化学習を用いて行い，カメラで環境を認識する．今回，スマートフォンを用いて指定した色の物体をピックアップすることに成功した．

要約(英語): Although electromyography (EMG)-driven prosthetic hands are common, they are vulnerable to sweat and precise control is difficult to achieve. Recently, small daily life supporting robots, such as a tidying-up robot, have been developed. In this study, we control a robot hand through reinforcement learning. Without human intervention, this robot can pick up an object with specified color using smartphone's CPU off-line.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,612 Kバイト