ソフトロボットの力覚フィードバックを用いた適応制御
Adaptive Control of Soft-bodied Robots with Force Sensing Feedback

2018年02月13日

近年注目を集めているソフト・ロボットは、柔らかい素材が持つ非線形な材料力学特性のため、解析的な制御が難しい。したがって、ほとんどのソフト・ロボットは、設計者の経験と勘に基づいて制御されており、環境からどのような力を受けたかという力覚情報を適切に活用できていない。そこで、力覚情報のフィードバック方法を強化学習で探索することにより、ソフトロボットが自律的に環境に適した動作を獲得するモデルを提案する。

 

Soft-bodied robots are attracting more and more attention for its potential in various applications in our living environment. Conventional analytical control, which has been optimized for rigid-bodied robots, cannot be used for soft-bodied robots because of the nonlinear mechanical response of soft materials. This forces robot designers to control them based on intuition. Therefore, we propose to apply ever-growing machine learning technologies to approximate the dynamics of soft material through force sensing, in order for the robots to acquire adaptive motions autonomously.

 

Matthew Ishige, Takuya Umedachi, Yoshihiro Kawahara

Contact: mishige@akg.t.u-tokyo.ac.jp