| Project/Area Number |
20K12007
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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 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
Okawa Kazuya 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (50344966)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | LSTM / 位置推定 / IMU / 単眼 / 経路積算 / ナビゲーション / 偏光コンパス / 社会性昆虫 / 生物規範工学 / センサフュージョン / 深層学習 |
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| Outline of Research at the Start |
サハラ砂漠で生息するCataglyphisという蟻やミツバチは，右に左に彷徨いながら餌を探すものの，餌を見つけると直線的な経路で巣に向かうことから，何らかの位置推定をしていると考えられる．この位置推定の手法は，生物学者の中では経路積算説が有力である．
本研究では，この説に対して，工学的なアプローチによって経路積算の可能性を明らかにする．具体的には，昆虫の感覚器を模倣したセンサを移動ロボットに搭載し，得られたデータを深層学習に組み込むことで検証する．また，実験の結果に基づいて，今までのロボット工学にはない新しいナビゲーション手法を確立する．
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| Outline of Final Research Achievements |
Ants called Cataglyphis, which live in the Sahara Desert, are estimated their position by integrating their trajectories of movement. However, there is no convincing theory about how to integrate the displacement and orientation. In this research, LSTM, which is one of deep learning and can handle time series information, is applied for the integration.
In order to verifiy the effectiveness of the LSTM, a mobile robot was built. The robot is equipped with an acceleration sensor to measure the amount of movement and an angular velocity sensor to measure the orientation. In addition, the position and velocity obtained from highly accurate RTK-GNSS were taken as true values, and LSTM was trained based on them. As a result, it was confirmed that the position can be estimated with higher accuracy than the conventional method calculated by mathematical numerical integration.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
サハラ砂漠で生息するCataglyphisという蟻は，連続した細かい移動の軌跡を足していく経路積算によって位置推定していると考えられているが，蟻が餌を探してさまよいながらこれらの計算をしているとは考えにくい．その一方で，近年の深層学習を用いることで動物のような知的さを人工的に機械に持たせられるかもしれない．そこで，生物学者による「経路積算説」を採用するものの，謎とされている「距離」と「向き」の統合部分を深層学習で学習させる手法を提案することとした．結果としては，計測誤差の影響を受けにくい計算ができるようになり，従来手法よりも良い結果が得られた．
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