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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-06-11 09:00 ヒューマノイドロボットモデルに対する強化学習に基づく転倒防止踏ん張り制御 ○山口智之・甲斐健也（東京理科大）  NLP2015-39 CCS2015-1 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では強化学習を用いたヒューマノイドロボットモデルの転倒防止問題を扱った．外力を加えられた時に踏ん張り動作のみで転倒を防止することを目的とし，転倒防止中のロボットの行動を制限し，入力の次元数を減らすことで学習時間を短縮する手法を提案した．さらに過去の経験を利用して，未知の大きさの外力に対しても転倒防止を実現する入力の予測を試みた．数値シミュレーションを行った結果，踏ん張り動作のみで転倒を防止することができることを確認し，提案手法の有効性を示した． |
| （英） | This study deals with a fall-prevention control problem for a humanoid robot model based on reinforcement learning. The main aim is to prevent a fall of a humanoid robot model with firm standing action when the robot is subjected to an external force, and we develop a control strategy that the behavior of the robot in the fall-prevention action is limited and learning time is reduced by decreasing of the number of the control inputs. We also consider an estimation method of the control input by using previous data for fall-prevention control to unknown external forces. By numerical simulations, it is confirmed that fall-prevention control with only firm standing is achieved and hence the new method is effective. | |
| キーワード | （和） | ヒューマノイドロボット / 強化学習 / 転倒防止制御 / 踏ん張り / ゼロモーメントポイント / / / |
| （英） | Humanoid Robot / Reinforcement Learning / Fall-Prevention Control / Firm Standing / Zero Moment Point / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 77, NLP2015-39, pp. 1-6, 2015年6月. | |
| 資料番号 | NLP2015-39 | |
| 発行日 | 2015-06-04 (NLP, CCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 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 | NLP2015-39 CCS2015-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CCS |
| 開催期間 | 2015-06-11 - 2015-06-12 |
| 開催地（和） | 早稲田大学 |
| 開催地（英） | Waseda Univerisity |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2015-06-NLP-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ヒューマノイドロボットモデルに対する強化学習に基づく転倒防止踏ん張り制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reinforcement Learning-Based Fall-Prevention Control with Firm Standing for a Humanoid Robot Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ヒューマノイドロボット / Humanoid Robot |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 転倒防止制御 / Fall-Prevention Control |
| キーワード(4)（和/英） | 踏ん張り / Firm Standing |
| キーワード(5)（和/英） | ゼロモーメントポイント / Zero Moment Point |
| 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） | 山口 智之 / Tomoyuki Yamaguchi / ヤマグチ トモユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甲斐 健也 / Tatsuya Kai / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-06-11 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2015-39, CCS2015-1 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.77(NLP), no.78(CCS) |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-06-04 (NLP, CCS) |
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