| 研究課題/領域番号 |
17K00313
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
上田 隆一 千葉工業大学, 先進工学部, 准教授 (20376502)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | PFoE / 教示 / teach-and-replay / 移動ロボット / 確率ロボティクス / パーティクルフィルタ / ベイズ推定 / エピソード上のパーティクルフィルタ / 空間とタスクの同時理解 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では移動ロボットに教えた動作を再現させる課題について取り組んだ。この課題では、移動ロボットは自身の移動やセンシングの雑音、他者からの妨害に適切に対応する必要がある。この問題に対し、ロボットが記憶をたどって動作を再現するparticle filter on episode（PFoE）というアルゴリズムを発表した。また、記憶をフェーズ分けし、より雑音や妨害に強くするアルゴリズムや、当初実験で用いた測距センサの他、レーザスキャナや加速度センサなどを試し、得られた効果を公表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したPFoEは、ロボットが教えられた動きを再現するための、単純かつそれまでなかったアルゴリズムである。これが簡単なタスクながらも実世界の移動ロボットで機能することを確認したことで、「教えられたものを再現する」ということの原理のひとつを示したことになる。また、人のために仕事をするというレベルまでPFoEでできることを増やすためには、今後さらに研究を重ねる必要があるが、玩具程度であれば現状のものでも実用可能である。
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