2021 Fiscal Year Research-status Report
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20K14801
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
筑紫 彰太 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (60756047)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 走破性判定 / 消費エネルギー推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度は，建設機械の走破性判定ならびに移動ロボットの消費エネルギー推定に取り組んだ．
建設機械の走破性判定について，土砂崩れなどが発生した災害現場は，建設機械の走行が困難なほど水分を含んだ軟弱な地盤が存在する．そのような地盤を建設機械が走行し続けた場合，建設機械がスタックし，走行できなくなる危険性がある．したがって，土砂崩れなどが発生した災害現場では，建設機械の走破性を判定する必要がある．このとき，地盤は，表面と内部で状態が異なることもあるため，地盤表面の状態のみならず，地盤内部の状態を考慮した走破性判定手法が必要となる．そこで，本研究では，建設機械の走行によって得られる建設機械の振動と轍形状から地盤強度を推定する手法を構築した．その結果，実環境における軟弱地盤と強固地盤において，建設機械の走破性判定が可能であることを確認した．
消費エネルギー推定について，屋外環境で運用されるロボットは，ロボット自身の行動，環境によって，消費エネルギーが異なる．ロボットの効率的な運用のためには，ロボットの行動，環境の両方を考慮して，ロボットがいつどのくらいエネルギーを消費するかを予測することが重要になる．また，実際に行動し，予測との誤差が生じた場合は，モデルを更新する必要がある．そこで，本研究では，ニューラルネットワークでロボットの内部状態モデルを推定，更新する手法を構築した．その結果，実環境において，移動ロボットの消費エネルギーを誤差10%未満の高精度で推定可能であることを確認した．
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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
2021年度は，当初計画通りに，建設機械の走破性判定ならびに移動ロボットの消費エネルギー推定を行った．また，2件の国内学会で発表し，2件の優秀講演賞を受賞した．したがって，おおむね順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
（1）無人建機の行動生成手法の構築，（2）災害現場におけるロボット遠隔操作のための映像提示手法の構築を目指す．
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