ダイナミクスを考慮した柔軟・しなやか・安全な能動的探索行動設計
| Project/Area Number |
15J10487
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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 | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
田中 大介 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2017-03-31
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| Project Status |
Declined (Fiscal Year 2016)
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| Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2016: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2015: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | マルチモーダルセンサ / 確率モデリング / 能動探索 / 最適制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、マルチモーダルセンサ情報に基づくロボットの環境認識技術の一つとして、ロボットのダイナミクスに基づく環境認識のための柔軟・しなやか・安全な能動的探索行動設計を目的とする。そのために、最適制御に基づく能動的探索行動設計法の検討を行っている。
平成27年度は、マルチモーダルセンサ情報の効率的な取り扱い方法を検討し、その成果を論文として発表した。またロボットによる知覚のための特徴抽出法やモデリング法の現状について調査するため、国際会議に参加し必要な情報収集を行った。
本年度は基礎的なアルゴリズム検討を目的としており、具体的に検討するべき事項は大きく分けて以下の2つである。
まず1つ目はマルチモーダルセンサ情報の効率的な取り扱い法である。これに対して、多様体学習法に基づく状態空間モデルの同定法を提案し、人工データに基づく検証とモーションキャプチャデータによる検証を通して提案手法の有効性を確認した。この成果を英文誌に投稿し受理され、現在印刷中である。モーションキャプチャデータに対する有効性を確認したことで、ロボットの関節角度情報に対する次元削減や特徴抽出に対する有効性も期待できると考えている。また、提案アルゴリズムを触覚情報に適用することで、物体の硬さ推定に対する有効性も確認した。これら、センサ情報の取り扱いによる基礎的なアルゴリズムの検討により、過去の研究で提案した観測モデル構築法の拡張に対する知見を得た。これらの知見をまとめ、ロボットによる能動的物体認識タスクを通して有効性を確認しているところであり、英文誌への投稿を予定している。
2つ目の検討事項はしなやかなロボットの探索行動を自動設計するための最適制御法の基礎的検討である。これに対しては様々な文献を調査しており、国際会議での情報収集など行ったが、現時点ではまとまった成果は得られておらず、これは今後の課題としたい。
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
