Development of Realtime Environment Recognition Method Based on Multimodal Sensor Information using Sparse Approximation Model
| Project/Area Number |
17K12762
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Intelligent robotics
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| Research Institution | Niihama National College of Technology |
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Principal Investigator |
Tanaka Daisuke 新居浜工業高等専門学校, 電子制御工学科, 助教 (70782613)
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| Research Collaborator |
HAYASHI ryoya
YAMANOKUCHI tomoya
TOKUHISA ryunosuke
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 環境認識 / ガウス過程回帰モデル / 変分自己符号化器 / マルチモーダルセンサ / 特徴抽出 / ヒューマノイドロボット / 知能ロボティクス / 機械学習 / 知能ロボティックス |
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| Outline of Final Research Achievements |
An environment recognition method based on multimodal sensor information such as visual, tactile, and auditory information is developed. To implement this system, firstly, a feature extraction method is considered. The method extracts informative sensor information (features) for recognition to reduce computation costs. Then, an observation model learning method is investigated. It extracts the features and learns the model simultaneously to make the model more accurate. We also develop a robot-teaching system which enables us to plan the exploratory actions for recognition without concern about wear. As a result, a method to achieve the environment recognition by a robot that is installed multimodal sensors such as humanoid robots is constructed.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年様々なセンサが容易に手に入るようになり、様々なメカトロニクスシステムには多種多様なセンサが搭載されるようになっている。またそれらのセンサデータから得られる情報を基にしてそのシステムが動作する環境を認識し、その中で適切な動作を生成し稼働していく必要がある。本研究ではヒューマノイドロボットに搭載されている視覚・触覚・聴覚のような様々なセンサ情報を用いて効率的に認識を行う手法を検討した。しかし、提案法の要素技術はロボットに限らず様々なシステムに要素技術が応用可能であり、今後工場等で導入が進むIoT等で得られるデータを用いて、様々な対象の認識を可能にすると考えられる。
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Report
(3 results)
Research Products
(7 results)
