| Project/Area Number |
18K13727
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
Akai Naoki 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (40786092)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 自己位置推定 / 機械学習 / 確率モデリング / 移動ロボット / モデルベース / 位相的データ解析 / 深層学習 / セマンティクス / 信頼度 / 自動走行 / モデルベースナビゲーション |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we have focused on localization for mobile robots. Localization is a fundamental function for autonomous navigation. Our main objective is to realize reliable localization. Machine learning algorithms were utilized to achieve things that model-based localization methods cannot perform, for example, detection of localization failures. In particular, we do not just use the machine learning algorithms and integrated them into a probabilistic model. This integration enables us to handle uncertainty of the learning methods.
We have published a book that summarizes the proposed methods at 2022. Therefore, we consider that we could contribute to improve localization technologies through this research.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果をまとめた書籍を、2022年に発刊している。この書籍では、教科書のような基礎を確実に伝えることを前提とせず、どのような考えで新しい技術を作り、それをどのように実装するかという解説に主眼を置いた。そのため、長い時間を見て、有用なものであり続けるとは考えていない。しかし、これから実現される新たな技術を作るために活用されるものと考えている。つまり本研究の成果は、これからの科学技術を向上させるための一助になるものと考えている。
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