| Project/Area Number |
23K03773
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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 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
赤井 直紀 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (40786092)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 自己位置推定 / 物体認識 / ロボティクス / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では主に、確率モデリングを行う。特に自律移動や自動運転などを対象として、これらで用いられる知能化技術に焦点を当てる。
基本的には、ある一つの知能化技術を単に機械学習を用いて置き換えることはせず、機械学習を用いて類似・関連する機能を実装し、それと確率モデルを融合させることで、1つの知能技術を実現させ、性能向上の実現を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
ロボットが安全に自立移動を行うためには、周囲に存在する物体を正しく認識することが重要である。この再、カメラやLiDARなどのセンサを用いて、物体認識を行うことが一般的であるが、このような物体認識には機械学習を応用することが可能であるが、物体認識には不確実性が含まれる。また、ロボットは基本的に自立移動を行う環境の地図を有するが、この地図を用いて、静的な物体の認識を行うこともできる。ただし、地図構築の際にも不確実性が含まれること、また位置推定の結果にも不確実性が含まれる。
本研究では、これらの不確実性を同時に考慮しながら物体認識を行うことができる技術を新たに提案した。提案した技術を用いることで、物体認識の不確実性や、位置推定の不確実性に対応できることを示した。これにより、機械学習を用いて物体認識を行う場合においても、その不確実性に対応することが可能になると考えられる。
また近年では、3D LiDARが一般的になっており、位置推定の問題も3次元の問題を扱うことが一般的となっている。研究開始当初は、理論的な深化を想定しており、扱い安い2次元の問題を扱うことを前提にしていたが、社会的な流れに従い、問題を3次元に拡張する方針に変更した。ただしこの際、2次元ではあまり考慮することのなかった代数や群の知識を習得する必要が生じ、その基礎的な理解を行った。そのため、研究の進捗は当初の想定よりおくれてしまったと判断せざるをえない。しかしながら、新たに行った3次元の問題においても一定の成果を得られることができており、現在当該成果をまとめた論文を査読付き国際会議に投稿中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初は2次元の位置推定問題を中心に研究を行うことを想定していたが、3次元LiDARの普及もあり、研究の中心を3次元の位置推定問題に変更した。これにより、物体認識などの不確実性を扱うより、最適化問題をより考慮する必要が現れたため、現在は3次元の最適化問題に関する研究を行っている。
ただし、新しく展開した研究分野においても一定の成果は得られており、当初予定していた研究方針からは少し遅れが出ていると判断されるが、進捗自体は良好であると判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き3次元の位置推定問題を中心に研究を行う。そして3次元の位置推定問題が十分な精度を有すると判定された時点で、当初計画の通り、機械学習の併用などの問題を再度扱うことを想定している。
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