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Simultaneous learning of spatial knowledge and decision making for real world agents

Research Project

Project/Area Number 17K00313
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Research Field Intelligent informatics
Research InstitutionChiba Institute of Technology

Principal Investigator

Ueda Ryuichi  千葉工業大学, 先進工学部, 准教授 (20376502)

Project Period (FY) 2017-04-01 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
KeywordsPFoE / 教示 / teach-and-replay / 移動ロボット / 確率ロボティクス / パーティクルフィルタ / ベイズ推定 / エピソード上のパーティクルフィルタ / 空間とタスクの同時理解 / 機械学習
Outline of Final Research Achievements

We have tackled the motion teaching problem for mobile robots.
In this problem, the robot must replay a sequence of motion that is taught against noises and interference on motion and sensing. We have proposed the particle filter on episode (PFoE) method for this problem. This method makes a mobile robot replay motion sequence based on episodes memorized in the robot.
After publishing it, we have then tried algorithms that divide a sequence of memory for giving meaning to each part. We have also examined PFoE with a laser scanner and an acceleration sensor.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で開発したPFoEは、ロボットが教えられた動きを再現するための、単純かつそれまでなかったアルゴリズムである。これが簡単なタスクながらも実世界の移動ロボットで機能することを確認したことで、「教えられたものを再現する」ということの原理のひとつを示したことになる。また、人のために仕事をするというレベルまでPFoEでできることを増やすためには、今後さらに研究を重ねる必要があるが、玩具程度であれば現状のものでも実用可能である。

Report

(4 results)
  • 2019 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2018 Research-status Report
  • 2017 Research-status Report
  • Research Products

    (11 results)

All 2020 2019 2018 2017 Other

All Presentation (8 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 1 results) Remarks (3 results)

  • [Presentation] Particle Filter on EpisodeにおけるHDP-HSMMを用いたリセット法2020

    • Author(s)
      齊藤篤志, 上田隆一
    • Organizer
      日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] 加速度情報を用いたFilter Particle on Episode2019

    • Author(s)
      佐藤大亮, 齊藤篤志, 上田隆一
    • Organizer
      日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] 時系列上のパーティクルフィルタ2019

    • Author(s)
      上田隆一
    • Organizer
      パーティクルフィルタ研究会
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] Particle Filter on Episodeにおける尤度関数の自動決2019

    • Author(s)
      齊藤 篤志, 上田 隆一
    • Organizer
      第24回ロボティクスシンポジア
    • Related Report
      2018 Research-status Report
  • [Presentation] Teach-and-Replay of Mobile Robot with Particle Filter on Episode2018

    • Author(s)
      Ryuichi Ueda, Masahiro Kato, Atsushi Saito, Ryo Okazaki
    • Organizer
      IEEE International Conference on Robotics and Automation
    • Related Report
      2018 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Particle Filter on Episodeにおける記憶のクラスタリング2018

    • Author(s)
      齊藤篤志, 上田隆一
    • Organizer
      日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会
    • Related Report
      2018 Research-status Report
  • [Presentation] 教示のためのエピソード上のパーティクルフィルタの応用 -人間の操縦で得られた移動ロボットの経路選択の再現2017

    • Author(s)
      加藤 正紘, 上田 隆一, 岡﨑 亮
    • Organizer
      第35回日本ロボット学会学術講演会
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 教示のためのエピソード上のパーティクルフィルタ2017

    • Author(s)
      上田 隆一
    • Organizer
      第35回日本ロボット学会学術講演会
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Remarks] Particle Filter on Episode

    • URL

      https://arxiv.org/abs/1904.08761

    • Related Report
      2019 Annual Research Report 2018 Research-status Report
  • [Remarks] 実世界を行動するエージェントの空間認識能力と行動決定則の同時学習

    • URL

      https://lab.ueda.tech/?page_id=3301

    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Remarks] raspimouse_gamepad_teach_and_replay | GitHub

    • URL

      https://github.com/ryuichiueda/raspimouse_gamepad_teach_and_replay

    • Related Report
      2017 Research-status Report

URL: 

Published: 2017-04-28   Modified: 2021-02-19  

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