kunimasa-kawasaki
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1 year ago ロボットが広範囲な作業をこなすためには、複数の動作を柔軟に組み合わせることを実現する必要がある。これは、状況の数や行う作業の種類が増えるにつれて、それぞれの状況に適した作業動作の設計が難しくなるためである。複数の行動の切り替えや組み合わせを扱うために、我々は、(i)指示駆動の切り替えのための「指示信号」を受け付ける点アトラクタに基づく力学系を設計する方法を提案する。ポイントアトラクターを形成するために、(ii)「指示相」を組み込み、対象タスクを複数のサブタスクに分割する。点アトラクタで構成される指示相を形成することで、感覚信号と指示信号を用いて操作可能な軌跡ダイナミクスの形でサブタスクを埋め込むモデルである。本モデルは、畳み込みオートエンコーダと多重時間スケールリカレントニューラルネットワークの2つのディープニューラルネットワークから構成される。本研究では、提案手法をソフトマテリアルの操作に適用する。提案手法を評価するために、4つのサブタスクと3パターンの指示信号から構成される布折りタスクを設計し、ロボットの動作方向を指示した。その結果、ロボットは感覚信号と指示信号に基づいてサブタスクを組み合わせることにより、必要なタスクを実行できることが示された。また、これらの信号の関係をロボットの内部ダイナミクスを用いて決定した。
Motion Switching with Sensory and Instruction Signals by designing Dynamical Systems using Deep Neural Network Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata 8 pages, 6 figures, accepted for publication in RA-L. An accompanied video is available at this this https URL https://arxiv.org/abs/1712.05109