これまで、人の動作や対象物の特性をインピーダンスとして同定し、環境変動に適応的なロボットの動作生成をおこなってきました。本プログラムの採択期間中にではCarnegie Mellon Universityにて、着衣や食事といった人との接触を伴う外乱の多い環境下におけるロボットの動作生成に取り組みます。
具体的には、遠隔操作で得られた力触覚を含む動作データから報酬関数を推定し、それに基づく制御系設計までを一気通貫で行うことで、実環境で安全かつ十分な速度で動作する生活支援ロボットの基盤を確立します。
将来はアカデミアの道へ進むことを希望しています。
