2021 Fiscal Year Research-status Report
半自律的遠隔操作のための自己増殖型ニューラルネットワークに基づく知覚モジュール
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20K19894
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
戸田 雄一郎 岡山大学, 自然科学学域, 助教 (70806083)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 自己増殖型ニューラルネットワーク / 知能ロボット / 空間知覚 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、遠隔操作と情報収集を同時に支援できる半自律移動ロボットのシステム開発を通して、物体・空間認識における注意や状況に基づく新たなロボットの知覚モジュールに関する方法論を確立することである。本年度においては、昨年度構築した遠隔操作用移動ロボットをベースに知覚モジュールの構築及び、改良を行った。具体的には、昨年度に提案したロボットの3次元空間知覚手法であるGrowing Neural Gas with Different Topologies (GNG-DT)を発展させ、移動ロボットが半自律的に走行するための知覚情報として走行可能性に関する位相構造をロボットの身体性の観点から定義した。本改良手法は、ロボットの身体性と形状に関する特徴量に応じて新たなクラスタリングの知覚が実次元で取得できる方法論となっている。次に、抽出された複数の位相構造をもとに未知環境に設置された目的地に対してロボットが経路計画し、自律移動する方法論を提案し、有効性を検証した。さらに、本研究の核となる注意する対象とそれ以外の対象に対して粗密を調整するRegion of Interest GNG(ROI-GNG)とGNG-DTを組み合わせることによって、安定的にクラスタリングを行うことで、ノードの密度調整を行うことが可能なモデルに関して提案し、シミュレーション内において、その有効性を検証した。今年度提案した方法論を用いて、現在、対象に対して設定した粒度で位相構造を構築可能な方法論に関して検証を行っている段階である。
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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
本年度は、昨年度提案したGrowing Neural Gas with Different Topologies (GNG-DT)とノードの粗密を注目物体において切り替えることが可能なRegion of Interest GNG(ROI-GNG)を組み合わせることによって、本研究課題の核となる知覚モジュールの基礎的な構築が完了した。これらの方法論を順調に研究成果として発表することができ、4本の査読あり投稿論文が掲載されている。また、ROI-GNGと未知環境におけるGNG-DTを用いた経路計画手法に関して、Best Presentation Awardと指導学生の研究奨励賞をそれぞれ受賞している。これらのことから今年度の進捗状況はおおむね順調に進んでいると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度においては、操作者の注意や意図を反映した半自律的遠隔操作システムを実現していく予定である。具体的には、操作者の意図をタブレット型の操作インタフェースに搭載されたカメラ画像を用いて推定し、操作者がどういったものに対して注意を向けているのかを推定する方法論を確立していく予定である。確立した方法論で得られた操作者の注意を今年度提案した知覚モジュールに適用することで、操作者が見たい対象に対して密なモデルを生成し、インタフェース上に提示する可視化システムに関して実現していく予定である。
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