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Development of Realtime Environment Recognition Method Based on Multimodal Sensor Information using Sparse Approximation Model

Research Project

Project/Area Number 17K12762
Research Category

Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

Allocation TypeMulti-year Fund
Research Field Intelligent robotics
Research InstitutionNiihama National College of Technology

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)

Research Collaborator HAYASHI ryoya  
YAMANOKUCHI tomoya  
TOKUHISA ryunosuke  
Project Period (FY) 2017-04-01 – 2019-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2018)
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)
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
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.

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。

Report

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

    (7 results)

All 2019 2018 2017

All Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Presentation] 仮想現実での直接教示によるロボットの動作獲得2019

    • Author(s)
      徳久龍之介, 田中大介, 眞鍋知久
    • Organizer
      平成31年電気学会全国大会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] Dimensionality Reduction Method for Gaussian Process Regression and Its Application to Object Recognition Tasks2018

    • Author(s)
      Tomoya Yamanokuchi, Ryoya Hayashi, Daisuke Tanaka
    • Organizer
      SICE Annual Conference 2018
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 仮想現実でロボットの動作教示を行う統合システムの基礎検討2018

    • Author(s)
      徳久龍之介, 田中大介, 眞鍋知久
    • Organizer
      平成30年度計測自動制御学会四国支部学術講演会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] Variational Recurrent Auto-Encoderを用いた音響・行動情報に基づく物体認識2018

    • Author(s)
      林良優, 田中大介
    • Organizer
      第19回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] ガウス過程回帰のための次元削減法2017

    • Author(s)
      山之口智也, 田中大介
    • Organizer
      平成29年度電気関係学会四国支部連合大会
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 音情報に基づく環境認識技術の開発2017

    • Author(s)
      林良優, 田中大介
    • Organizer
      平成29年度電気関係学会四国支部連合大会
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] CNNを用いた物体の硬さ推定2017

    • Author(s)
      廣田一輝, 田中大介
    • Organizer
      平成29年度電気関係学会四国支部連合大会
    • Related Report
      2017 Research-status Report

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Published: 2017-04-28   Modified: 2020-03-30  

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