现在、人间と安全でしなやかに协働するために、生物のようにやわらかい素材でできたロボットが注目されています。また、実用化に向けて、やわらかさをいかしたロボット制御が课题とされています。
明石望洋 情报学研究科助教と中嶋浩平 東京大学准教授ら、および株式会社ブリヂストンの共同研究グループは、やわらかいロボットのアクチュエータとして利用される人工筋肉が生み出す豊かな動きをニューラルネットワークとして計算に活用することで、人工筋肉を様々なパターンに制御できることを報告しました。
本研究では、空気圧人工筋肉と呼ばれるやわらかい駆动部材に注目し、その豊かな动作を计算に利用することで、リズミカルなパターンやカオスと呼ばれる复雑で予测困难なパターンなどの様々な动作を、自律的に生成可能なことを示しました。このようなパターンはロコモーションや繰り返し运动に利用され、従来外付けの振动子によって生成されてきましたが、それらの振动子をロボットから取り外せることを意味します。さらに、分岐现象と呼ばれるパターンの変化构造もロボットの駆动部材に学习できることを世界で初めて报告しました。
本研究结果はある特定の动作パターンを学习することで、学习データに含まれていない质的に异なる様々なパターンの制御が可能になることを示唆しており、ロボットのハードウェア?ソフトウェアの両面での効率化と、より适応的でしなやかな动作を行うロボットの开発に贡献することが期待されます。
本研究成果は、2024年4月19日に、国際学術誌「Advanced Science」にオンライン掲載されました。
「计算は脳だけで行われていると思われがちですが、身体も重要な役割を果たしています。近年の础滨の急速な発展は、いわば计算机の脳の急速な进化ともいえます。この研究の成果が、生物のように実世界で身体をしなやかに操る知能の理解?开発の一助になれば幸いです。本研究は数学?物理の理论、最先端の机械学习の知见、そして人工筋肉の実机製造?実験に関する技术まで、大学と公司の基础から応用までの力を结集することで得られた成果です。ご助力いただいたすべての人に感谢いたします。」（明石望洋）
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【书誌情报】
Nozomi Akashi, Yasuo Kuniyoshi, Taketomo Jo, Mitsuhiro Nishida, Ryo Sakurai, Yasumichi Wakao, Kohei Nakajima (2024). Embedding Bifurcations into Pneumatic Artificial Muscle. ADVANCED SCIENCE.
