強化学習を用いた多指ロボットハンドによる指合わせ動作の実現

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-103

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Achieve Touching Thumb to the Other Fingers with a Multi-fingered Robot Hand Using Reinforcement Learning

著者名: 庄司慧（秋田大学）,齋藤正親（秋田大学）,水戸部一孝（秋田大学）

著者名(英語): Kei Shoji (Graduate School of Engineering Science , Akita University),Masachika Saito (Graduate School of Engineering Science , Akita University),Kazutaka Mitobe (Graduate School of Engineering Science , Akita University)

キーワード: 強化学習|ロボットハンド|指合わせ|OpenAI|Reinforcement Learning|Robot Hand|Touching Fingers|OpenAI

要約(日本語): 近年，多様なタスクに柔軟に対応できる多指ロボットハンドが注目されているが，多自由度であるために，システムが複雑で制御が非常に困難な問題が存在する。本研究では，強化学習に着目し，Shadow Dexterous Handで指先を目標位置に合わせる学習環境であるHandReach-v0を使用し，母指（5自由度）と示指（4自由度）の指先が順運動学的に到達可能な位置に指合わせの目標位置を設定して強化学習を実施し，母指と示指の指合わせ動作の学習過程を検証した。その結果，順運動学的に到達可能な目標位置に対して許容誤差

本誌掲載ページ: 163-164 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 356 Kバイト