自己増殖型ニューラルネットワークに基づく自律ロボットのための適応型知覚システム

• Project/Area Number: 24K20870
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 戸田 雄一郎 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 准教授 (70806083)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 自己増殖型ニューラルネットワーク / 適応型環境知覚システム / 知能ロボット

Outline of Research at the Start

本研究では、未知なデータ群に対しても適用可能な教師なし学習手法であり、空間的な構造を保持しつつ、入力ベクトルに含まれる複数の特徴量を学習可能な自己増殖型ニューラルネットワークに基づき計測された3次元点群を学習することで、実時間で不整地未知環境を知覚しつつ、ロボットが走行可能な領域の抽出に必要となる知覚情報を継続的に学習する方法論を確立する。さらに、環境適応型知覚システムをクローラロボットに適用し実環境で有効性を示すことにより、自律移動ロボットの革新的な環境認識技術を実現する。