オントロジー利用に基づいた対話を援用したサービスロボットのための統合物体認識
| Project/Area Number |
14J10593
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Intelligent robotics
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| Research Institution | Saitama University |
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Principal Investigator |
福田 悠人 埼玉大学, 理工学研究科, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2016-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2015)
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| Budget Amount *help |
¥1,940,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2014: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 知能ロボット / コンピュータビジョン / オントロジー / 対話ロボットシステム / 物体認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
物体認識の技術は，近年急速に進展してきているが，物を取ってくるようなサービスロボットに適用する程には，未だにその精度は十分ではない．そこで，自動的な認識に失敗した場合には，ユーザに物体に関する情報（物体の属性）を教えてもらうことで，ユーザが対象としている物体を認識する対話を援用した物体認識について検討している．本研究では，人の自然言語による物体表現と，人が知覚するレベルでの物体の構成との関係をオントロジーを用いて整理し，物体認識への適用，それを利用したサービスロボットの実現を目的として研究を行った．
平成27年度では，まず前年度で構築したオントロジーの拡充を行い，構築したシステムにおいて対応可能な表現を多様化させた．また，物を取ってくれるロボットの実現のために，基盤となる技術である物体認識についても検討し，近年，物体認識の分野で盛んに研究が進められている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた手法を適用させた．学習済みのCNNを特徴抽出器として用いる手法に着目し，ロボットが対象物の画像と共に実環境で獲得可能な情報（大きさ情報と赤外線反射輝度情報）から得られる特徴を認識に用いる手法を提案した．実験では構築したデータセットについてテストを行い，付加情報と共に分類を行った場合により高い精度で分類が可能であることを確認した．また，物体の見えを複数の方向から取得が可能な環境において，複数視点画像での認識結果を，認識の確信度に基づいて統合し，精度を改善する手法についても開発した．また，物体を検出するために必要である，画像のセグメンテーションについても検討し，時系列のデータを用いて物体を検出するシステムを構築した．以上の成果を小型ロボットを用いたシステムに実装し，対話を通じた物体認識の実験を行い，有効性を実証した．
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| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(7 results)
