マルチモーダルセンサ情報を利活用する状態空間モデルに基づく物体認識システムの開発

• Project/Area Number: 25K15170
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 田中 大介 東北大学, 情報科学研究科, 助教 (70782613)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 物体認識 / 状態空間モデル / マルチモーダルセンサ

Outline of Research at the Start

本研究は、視覚・触覚・聴覚など複数センサを統合したマルチモーダルセンサ情報による物体認識を対象とする。センサ同士の情報を補完し合うことで、さまざまな環境下でも頑健で高精度な認識が期待できる一方、データが高次元になるため大量の学習データと長い計算時間が必要になるという課題がある。本研究では、状態空間モデルを採用し、精度を維持したまま必要な学習データ量を削減し、推論を高速化することで、産業分野等におけるリアルタイム認識技術の実用化に貢献することを目指す。