| 研究課題/領域番号 |
15KK0015
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
伊藤 一之 法政大学, 理工学部, 教授 (90346411)
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| 研究協力者 |
ロシター ジョナサン ブリストル大学, ブリストルロボット研究所, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2016 – 2018
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
11,050千円 (直接経費: 8,500千円、間接経費: 2,550千円)
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| キーワード | 知能ロボット / ソフトロボット / 汎化 / 強化学習 / 多脚ロボット / インフラ点検 / 災害対応 / 柔軟ロボット / 発見 / 学習 / タコ型マニピュレータ / レスキューロボット |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，「汎化機能を実現しているものは，学習により得られる内部モデルではなく，実世界に最初から存在している普遍的性質である」との仮説をたて，この「実世界の普遍的性質を利用した適応的な振る舞いの生成」について検討した．また，その一例として，シリコンゴムにより構成された柔軟な身体を持つ多脚型ロボットを開発し，環境に合わせて異なる移動パターンを強化学習により自律的に獲得可能であることを示した．さらに，この強化学習で獲得された政策は，他の類似した環境に対して追学習を行うことなくそのまま適用することが可能であることを示し，提案手法により，強化学習の政策を汎化することが可能であることを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の「汎化とは多数の情報や経験を統計的に処理して共通の性質を抜き出すこと」という枠組みに対する対案として，「実世界の性質を利用して様々な状況に適応可能な身体を構成すること」という新しい枠組みを提案した点において学術的意義は大きい．
また，実際のロボットを用いてその有用性を検証しており，この技術は，今後，災害対応や，インフラ点検，農林業など，複雑な未知環境で働くロボットを実現する上での基礎となり，社会的貢献も大きいと考えられる．
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