ロボットジャーナルのモバイルサイトである日本物理化学研究所は、外骨格ロボットの着用者の意図を推測するための機械学習技術を開発しました。





▲外骨格ロボットの制御機構(画像=物理化学研究所)

TechXfloorは、日本物理化学研究所(RIKEN)のGuardian Robot Project(GRP)のチームが、外骨格ロボットの着用者の意図を効果的に推測できる機械学習技術を開発したと報告しました。

Guardian Robot Projectチームは、移動が困難な障害者向けのロボット骨格外技術を開発しています。具体的には、軽量材料工学と人工知能技術を組み合わせた新しい技術を開発しています。

高齢化社会では、骨格外ロボットの重要性が日々高まっています。 ロボットスーツは、老化した体が運動できなくなったときに力を与えるのに役立ちます。 しかし、現在開発されている骨格外ロボットのほとんどは重く、制御が困難です。 これにより、骨格外ロボットが補助ツールとしてではなく障害物として機能できるようになります。

物理化学研究所のGuardianRobotProjectチームは、ユーザーの体力を損なうことなくサポートできる軽量の外骨格ロボットの開発に注力しています。

研究チームは、着用者の太ももと下肢に取り付けることができる軽量の炭素繊維外骨格ロボットを開発しました。 外骨格は高い「バックドライブ可能」アクチュエーターで作られ、アクチュエーターが作動していなくてもユーザーの動きを妨げません。

研究チームは、外骨格ロボットが着用者の筋肉活動測定データに基づいて着用者の意図を正確に読み取ることを可能にする「PU学習」法を使用しました。 PUは「ポジティブ」と「ラベルなし」の略です。 PU分類方法では、ポジティブラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて、あいまいなデータを使用できるようにします。 これにより、AIはラベルのないデータから学習できます。

実験では、研究チームは立ち上がる、足を組む、前かがみになる、椅子に座るなど、さまざまな動きをしました。 外骨格ロボットは、機械学習を使用して、着用者が実際に立ち上がって動きをサポートする時期を推測しました。

研究チームの森本淳氏は、「研究の重要な要素は、人間が人間の動きを支援するためにロボットを制御するときに、データを学習せずに行動することを前提としたロボットを開発することです」と述べています。

Nakai Katsuo

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