2020 Fiscal Year Research-status Report
Study on the use of machine learning approaches for enabling to guarantee safety of model-based autonomous navigation
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18K13727
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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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2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 自己位置推定 / 機械学習 / セマンティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、深層学習を用いた予測の不確かさに対応しながら、高精度に目的を達成することが可能なモデルベース法の検討を行った。具体的には、深層学習を用いて物体認識を行い、その認識結果を基にして、物体情報を持つ地図との照合を行う自己位置推定に関して検討を行った。
手法の詳細を端的に述べると、深層学習による物体認識の結果を可観測変数（センサから得られる値の様なもの）として利用できると仮定し、それに基づいた確率モデリングを行っている。そしてこのモデリングの結果から、ディリクレ分布という確率分布を用いた地図との照合が行えることを導いている。ディリクレ分布を用いた地図との照合は、代表者が知る限りでは初の試みであり、新規性の高い手法を構築できたと考えている。また、深層学習による物体認識の不確かさにも対応できることが確認でき、物体認識に失敗しても、自己位置推定の精度に影響を与えないことも確認した。さらには、物体認識の精度が高い場合には、その認識結果も活用し、より構成度な自己位置推定が行えることも確認した。これらのことから、新規性、および有用性の高い手法を提案することができた考えている。
なおこの成果は、IEEE Robotics and Automation Letters再録され、IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systemsでも同時発表を行っている。これらはどちらも、ロボティクスの分野で高い評価を受けている学会誌・学会であり、本提案の価値が評価されている結果であることを示している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初はモデルベース法の安全性保障を行うために、その推定の失敗等の検知を行うことなどを研究初期の目標としていた。これを早期に達成することができ、その際に得られた知見を新たな研究に応用している。本年度行った取組もこの知見を活かして得られた成果であり、当初計画より十分な進捗が得られていると考えいてる。
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| Strategy for Future Research Activity |
深層学習が注目される一方で、トポロジーの考えを応用したデータ解析も注目を集め始めている。これはデータを幾何学的に捉え、その性質を調べようとするものである。この様な視点は、ロボティクスの分野ではあまり一般的ではないが、本研究が目指す目的に貢献できる性質になり得ると考えいてる。今後は、この方法の適用に関しても検討行っていく。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの影響により、旅費等をはじめ、当初計画していた内容が変更となった部分が大きくあった。次年度は、コロナの状況も鑑みながら、今年度執行予定であった計画を進める。
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