| 研究課題/領域番号 |
16K12497
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
谷口 忠大 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80512251)
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| 研究分担者 |
萩原 良信 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (20609416)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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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 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | ロボットナビゲーション / 確率モデル / ソフトコンピューティング / 地図生成 / 言語獲得 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では語彙獲得と地図生成を確率的生成モデルとして統合した革新的な空間表現手法の構築を目指して研究を行った．さらに，この空間表現手法に基づく創発的なロボットナビゲーション手法の開発を行った．このために具体的には，（１）語彙獲得と地図生成を統合した確率的生成モデルの構築と機械学習手法の導出，（２）語彙と地図の確率的生成モデルに基づく創発的ロボットナビゲーション手法の開発，（３）創発的ロボットナビゲーション手法の実装と実環境での有効性実証を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人間は移動や行動の指示を出す時に「玄関まで行って」「キッチンを掃除しておいて」などという言語的表現を自然と用いる．しかし，従来のロボットは場所に関する知識を客観的な座標系で管理しており，このような意味表現を持つわけではない．そこで，本研究ではロボットが言語的な知識で地図を学習し，表現し，そのような知識を用いて人間がロボットのナビゲーションを行える手法の研究を行った．具体的な成果としては語彙獲得と地図学習を融合的に行う手法や，言語的知識に基づく確率的な経路計画手法を開発することができた．
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