Construction of behavioral decision mechanism based on prediction of perceptual information for elucidation of environmental adaptability

Research Project

Project/Area Number	22K20432
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	0302:Electrical and electronic engineering and related fields
Research Institution	Osaka Metropolitan University
Principal Investigator	金田さやか大阪公立大学, 大学院工学研究科, 講師 (60605567)
Project Period (FY)	2022-08-31 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000) Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	移動ロボット / 知覚情報の予測 / 環境適応 / 制御
Outline of Research at the Start	本研究は未知環境において作業目的を達成するロボットの実現を目的とし，環境適応能力の解明を目指す．生物が脳と身体構造，感覚器の3つを同時に発達させてきたことに着目し，目標状態をロボットの知覚（センサ）情報で規定し，自律的に適切な行動を選択する仕組みを構築する．次に，目標画像を与え，それを実現するような入力（行動）の選択問題に取り組む．行動と予測画像を繰り返すことで，行動計画を立てることができる．行動計画の不確かさを定量化し，目標状態への距離と照らし合わせた行動システムを構築することで，環境の不確かさ低減と目標達成行動を結びつける枠組みを構築する．
Outline of Annual Research Achievements	本研究は未知環境において作業目的を達成するロボットの実現を目的とし，環境適応能力の解明を目指すものである．生物が脳と身体構造，感覚器の3つを同時に発達させてきたことに着目し，目標状態をロボットの知覚（センサ）情報で規定し，自律的に適切な行動を選択する仕組みを構築する．具体的には，車輪型ロボットによる未知環境における移動問題に取り組んできた．地図はなく，対象環境における移動アルゴリズムの準備は困難であることを前提とした．独立二輪車を使って，知覚情報としてカメラを使う．ゴール地点は未知であり，特定のボールを目標物とし，搭載カメラで目標物を接写できた状態を目標状態と定義した．この移動問題に対し，3つのサブテーマを設けて研究を進めてきた：1. 知覚情報の予測，2. 知覚情報から行動決定するシステムの構築，3. 繰り返しによる行動計画の実現である．当該年度では，サブテーマの1つである知覚情報の予測と2. 知覚情報から行動決定するシステムを構築した．環境変化に応じて行動結果が予測からズレ，そのズレを自動的に調整する方法を提案した．この結果，申請者がこれまでに提案した「センサベースト階層化制御」に学習器を追加することで，記憶や経験を利用可能であることを示すことができた．学習器として画像認識を搭載し，機体の状態認識と環境の変化に伴う制御則の変化に対する調整方法について提案した．独立二輪車ロボットを使って提案法の検証を行った．結果として，学習器を追加したことでセンサから得られる視覚情報から移動型ロボットの状態を学習器で認識，環境変化にともなう行動変更を実現した．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 当初計画していたサブテーマ1. 知覚情報の予測，2. 知覚情報から行動認識するシステムを構築できた．ただし，移動ロボットを動かすことに注力し，アルゴリズムの抽象度が低く，他のシステムへの転用が難しい．この点について今年度は見直し検討を進める．並行してサブテーマ3. に掲げた繰り返しによる一連の行動計画に取り組みたい．
Strategy for Future Research Activity	対象とする移動ロボットによらず，提案アルゴリズムの一般化・抽象化を検討する．これまでのシステムを見直し，独立二輪車以外の移動ロボットに適応検討することで，一般化を試みる．