| Project/Area Number |
20K11776
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Tokyo Woman's Christian University |
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Principal Investigator |
Kato Yuka 東京女子大学, 現代教養学部, 教授 (70345429)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
串田 高幸 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 教授 (40593794)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Discontinued (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 自律移動ロボット / 人移動モデル / サイバーフィジカル連携 / IoT基盤 / 人・ロボット共存環境 / 移動ロボット |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，人・ロボット共存社会を実現するために，対人安全性と作業性のバランスを考慮した移動ロボットのためのモビリティ基盤技術を研究開発する．ここでは，サイバーフィジカル連携により，汎用的な人移動モデルを機械学習とシミュレーションを併用することでクラウド上に構築し，フィジカル側すなわちロボットおよび IoT機器で収集するデータを用いて継続的にモデルを更新し，その結果をフィジカル側に転移することで，ロボットでの実時間知的制御を実現する．
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| Outline of Final Research Achievements |
This study proposed mobility platform technology for autonomous mobile robots that considers the balance between human safety and operational efficiency for human-robot coexisting environments. In the proposed method, a general-purpose human mobility model is generated in the cloud through cyber-physical cooperation. This is achieved through the integration of machine learning algorithms and computer simulation, where the model is continuously updated based on data collected by robots and IoT devices. The updated model is then transferred to the physical side. This approach enables real-time intelligent control of the robot.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は，サイバーフィジカル連携により，IoT技術とロボット技術を融合することで，多様性と不確実性に対応可能なモビリティ基盤を実現するものであり，人の存在を前提とした作業空間におけるモビリティ基盤になり得るという点で，社会的意義のある研究成果である．また，人移動モデルを，大量のデータを用いた機械学習とシミュレーションベースの手法を統合した系として構成している点，および，ロボットの経路生成を，サイバー空間における解析（人移動軌跡の予測）とフィジカル空間における制御（ロボットの経路計画）の協調系として実現している点に独自性があり，学術的な意義があるものと考えられる．
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