情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

環境変化への受動的な適応性，及び，ダイナミックな動作の実現から，柔軟関節ロボットへの注目が集まっている．多自由度の柔軟関節ロボットの制御は困難である為，従来研究では，動作プリミティブとディープラーニングによるモデル化を用いないタスク動作学習の方法が有効である．しかし，この研究ではエンドエフェクタ位置座標を用いて動作学習を行っているため，外環境の変化に対応した動作生成が困難であった．本研究では画像を用いたディープラーニングによる動作学習を行い，環境情報を取得する手法を提案する．実験の結果，未学習の環境に対応した動作生成が確認された.