| Project/Area Number |
19H02104
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
志垣 俊介 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (50825289)
服部 佑哉 呉工業高等専門学校, 電気情報工学分野, 准教授 (30709803)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥16,510,000 (Direct Cost: ¥12,700,000、Indirect Cost: ¥3,810,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2019: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
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| Keywords | 生物規範システム / 適応的行動選択 / 匂い源探索 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，昆虫のように神経系が小規模な生き物でも適応的な振る舞いが可能となる行動アルゴリズムについて，ロボットが苦手とする匂い源探索行動に的を絞って解析を行う．これによって，屋内等における危険物質捜索や狭隘領域での被災者探索を可能とするロボットシステム構築に資する成果を得るとともに，自然が持つ知的機能の解明に貢献する．具体的には，行動中の生物に対し感覚入力と行動出力の双方に介入可能な実験系を構築し，情報エントロピを定量的な手掛かりとして，不確定な環境で適応的な行動を選択する生物アルゴリズムを同定する．これに基づいて，小型ロボットをベースに化学物質源探索システムを実装し，その性能を検証する．
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| Outline of Final Research Achievements |
This research aims to reveal the mechanism of adaptive action selection exhibited by animals based on multiple sensory so that we can improve performance of robots for chemical plume tracing tasks. Through developments of novel experimental systems, such as a virtual-reality treadmill or a wind tunnel with embedded chemical sensors, we observed various situation-dependent behaviors exhibited by model animals. By informative analysis, such as inverse reinforcement learning or Gaussian regression, we build motion algorithms and implemented a chemical searching robot that works effectively not only in a free space but also obstacle regions.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では，仮想現実を用いた新奇な計測手法等を開発し，生物の複数刺激と行動の連関を多様に計測可能とした．この結果に，ガウス過程回帰や逆強化学習を用いて抽象レベルの行動選択表現を獲得した．単に見た目の行動を模擬するのではない生物規範型行動アルゴリズムを構築した点に学術的意義がある．化学物質源追尾は多くの社会的応用が期待されており，ロボットによる実現に資する成果を得た点に社会的意義がある．
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