2021 Fiscal Year Research-status Report
A Study of Mobility Platform based on Cyber-Physical Cooperation for Human-Robot Coexisting Environments
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20K11776
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| Research Institution | Tokyo Woman's Christian University |
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Principal Investigator |
加藤 由花 東京女子大学, 現代教養学部, 教授 (70345429)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
串田 高幸 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 教授 (40593794)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 移動ロボット / 人移動モデル / サイバーフィジカル連携 / IoT基盤 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，サイバーフィジカル連携により，汎用的な人移動モデルを機械学習とシミュレーションを併用することでクラウド上に構築し，フィジカル側すなわちロボットおよびIoT機器で収集するデータを用いて継続的にモデルを更新し，その結果をフィジカル側に転移することで，ロボットでの実時間知的制御の実現を目指すものである．本年度は，（A）環境に応じた人移動軌跡予測モデルの構築；（B）ロボット経路生成手法の開発；（C）サイバーフィジカル連携基盤の構築，という3つの研究課題に取り組んだ．研究課題Aでは，昨年度開発した「環境に適した予測器を構築するための訓練データ構築法」の拡張を行った．具体的には，歩行者の移動パターンごとに軌跡データのクラスタリングを行い，クラスタごとの分布を合成した混合モデル（確率分布）を生成することで，環境ごとのデータ集合の性質を表現する手法を開発した．この結果を機械学習における訓練データの構築に利用し，より精度の高い予測器の構築を可能にした．研究課題Bでは，強化学習のためのシミュレーションモデルの構築，および複数の経路生成モデル（制御ポリシー）を条件により切り替える手法の開発を行った．前者としては，複数の人移動モデル（群衆モデル）での利用を想定したシミュレーションを開発中で，今後，研究課題Aの結果を移動モデルとして統合予定である．後者は，混雑した環境であっても安全性と効率性を考慮した経路生成を実現するもので，強化学習モデルに基づく制御，入出力を制限したモデルに基づく制御，PID制御を組み合わせるハイブリッド方式を考案した．研究項目Cでは，IoT統合システム管理基盤の研究を推進するとともに，クラウド上で，機械学習におけるハイパーパラメータチューニングを行う手法の研究を進めた．
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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
人移動予測モデルの構築，ロボット経路生成手法の開発等，各要素技術について，ほぼ予定どおりの進捗状況であり，研究はおおむね順調に進展していると考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は，ロボット経路生成手法の研究を中心に，各要素技術（歩行者軌跡データの取得，人移動予測モデルの構築，ロボット経路生成手法の開発，サイバーフィジカル連携基盤の構築）を完成させる．また，環境データの取得，連携基盤を利用した予測モデルの適応的更新について引き続き研究を進める．その後，開発手法を実機に実装することで，実機実験の準備を進めるとともに，予備実験を開始する．ロボット経路生成手法については，今年度，深層強化学習に基づく手法を含む複数の制御ポリシーを，状況に応じて切り替える手法を開発したが，ポリシーの切替条件についてはさらなる検討が必要である．階層型強化学習の導入など，より柔軟な制御手法の開発を目指す．さらに，クラウド基盤への各種機能の実装を進め，フィジカル環境との連携を実現する手法の研究開発を進める．
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| Causes of Carryover |
COVID-19の影響により，引き続き，学会がほぼ全てオンライン開催となった．そのため，旅費として計上していた分の予算を執行しなかった．次年度は，実験と評価を行うための各種デバイスやソフトウェア部品を購入するためにこれらの予算を使用する．また，論文投稿料を追加支出予定である．
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