[1G4-OS-21a] 世界モデルと知能

[1G4-OS-21a-04] 深層予測学習を用いた双腕ロボットによる柔軟物体操作: 近未来予測とリアルタイム動作生成

〇伊藤 洋¹、Simon Armleder²、鹿田 玄輝¹、蔡 賢博¹、Gordon Cheng²、尾形 哲也¹ (1. 早稲田大学、2. ミュンヘン工科大学)

キーワード：深層予測学習、知能ロボット、リアルタイム動作生成

本研究では、過去の学習経験に基づいて、実世界に適した動作をリアルタイムに予測することで、未学習の環境や作業対象物に対応することが可能な深層予測学習を用いた双腕ロボットによる柔軟物体操作を提案する。柔軟物体操作としてタオル掛けタスクを対象に、ロボットは机の上に置かれたタオルを把持し、物干し竿にかける動作を実現する。ロボットは視覚運動情報に基づき近未来の状況を予測し、現実との誤差を最小にするように動作を生成し、学習時と現実の差を許容しながらリアルタイムに動作を調整し続けることで、未学習の状況下でも柔軟に作業することが可能である。