2016 Fiscal Year Research-status Report
語彙獲得と地図生成の確率的生成モデル統合による創発的ロボットナビゲーションの実現
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16K12497
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
谷口 忠大 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (80512251)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
萩原 良信 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (20609416)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ロボットナビゲーション / 確率モデル / ソフトコンピューティング / 地図生成 / 言語獲得 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では語彙獲得と地図生成を確率的生成モデルとして統合した革新的な空間表現手法を構築を目指して研究を行った．具体的には，場所や移動を表す語彙の学習と視覚・運動情報に基づく地図の学習を統合し，人間とのコミュニケーションに基づいてロボットが空間表現とナビゲーションをボトムアップに学習する機械学習手法の構築に関して理論面での研究を進めた．具体的には以下の各研究課題に関して研究を進めた．
1. 語彙獲得と地図生成を統合した確率的生成モデルの構築と機械学習手法の導出：従来の地図生成後の語彙獲得と自己位置推定を統合した確率的生成モデルに画像情報を統合し，画像特徴と場所を表す語彙を統合した教師なし場所概念獲得手法を構築した．
2. 語彙と地図の確率的生成モデルに基づく創発的ロボットナビゲーション手法の開発：移動ロボットが場所概念に得ることができれば，これを元に指示領域探索を行うことが出来る．語彙獲得と地図生成を確率的生成モデルとして統合した革新的な空間表現手法とそれに基づく創発的ナビゲーションの事前的研究として，場所概念を用いた指示領域探索手法を開発した．
3. 創発的ロボットナビゲーション手法の実装と実環境での有効性実証：場所概念に基づくナビゲーション手法を移動ロボットに実装し有効性検証をするとともに，創発的ロボットナビゲーションのための実験環境の整備を行った．
また，創発的ナビゲーションのための確率モデルに基づく深層学習のための調査を行い，理論的整備を行った．次年度の地図生成自体を語彙獲得と結合させ，創発的ナビゲーションにつなげていくのが今後の課題である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度は計画において研究課題として掲げた
1. 語彙獲得と地図生成を統合した確率的生成モデルの構築と機械学習手法の導出
2. 語彙と地図の確率的生成モデルに基づく創発的ロボットナビゲーション手法の開発
3. 創発的ロボットナビゲーション手法の実装と実環境での有効性実証
のそれぞれに関して研究計画全体の基礎となる成果を得ることが出来た．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画通り
1. 語彙獲得と地図生成を統合した確率的生成モデルの構築と機械学習手法の導出
2. 語彙と地図の確率的生成モデルに基づく創発的ロボットナビゲーション手法の開発
3. 創発的ロボットナビゲーション手法の実装と実環境での有効性実証
に関して研究を進めていく．
特に，本研究課題においては，単純に既存の格子ベースSLAMのような手法の上で言語獲得を実現するのみならず，自己位置推定や地図生成自体を深層学習を活用した創発的なものに置き換えていくことが大きなチャレンジとなっている．この点に関しての研究開発をより積極的に推進していく．
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| Causes of Carryover |
アメリカでの国際会議発表を予定していたが，これを行わなかったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
得られた成果の国際会議報告もしくは論文投稿の費用に使用していく．
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