筋骨格ヒューマノイドの複雑構造に対する危険回避のオンライン学習とその応用
Online Learning of Danger Avoidance for Complex Structures of Musculoskeletal Humanoids and Its Applications
筋骨格ヒューマノイドの筋長から危険確率を出力するネットワークをオンライン学習し、危険を未然に防ぐ制御を実現した研究。
著者: Kento Kawaharazuka, Naoki Hiraoka, Yuya Koga, Manabu Nishiura, Yusuke Omura, Yuki Asano, Kei Okada, Koji Kawasaki, Masayuki Inaba
分類: cs.RO
原文アブストラクト
The complex structure of musculoskeletal humanoids makes it difficult to model them, and the inter-body interference and high internal muscle force are unavoidable. Although various safety mechanisms have been developed to solve this problem, it is important not only to deal with the dangers when they occur but also to prevent them from happening. In this study, we propose a method to learn a network outputting danger probability corresponding to the muscle length online so that the robot can gradually prevent dangers from occurring. Applications of this network for control are also described. The method is applied to the musculoskeletal humanoid, Musashi, and its effectiveness is verified.
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