把持経験の蓄積に基づく布製品の掴み上げ能力の獲得

摘要

本研究で特に着目するのは，柔軟物の持ち上げの状況把握に適したセンサデータの加工方法である．もし適切な加工方法が得られ，それにより良い特徴表現が生成できれば，知識獲得を効率的におこなうことができ，その知識を利用した柔軟物操作の精度も高まると考えられる．知識の獲得に関する最近の流れとして，畳みこみニューラルネットワークを利用する方法[5]などがあるが，大量の経験データを必要とすることが問題である．例えば対象物が剛体であれば，ある程度の経験データ獲得をシミュレーションでおこなうことが容易であるが，折り畳まれた状態の柔軟物については適切なシミュレーションが難しい．すなわち，実際のロボットを用いて大量の持ち上げ経験データを収集することが必要になる．それに対し筆者らは，これまでの研究経験[6][7]を生かし，布製品に適した特徴量表現を人手で与える．そして，知識獲得にあまり多くの経験データを要しない仕組みを構築することを目指す．