| 研究課題/領域番号 |
17K12762
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 新居浜工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
田中 大介 新居浜工業高等専門学校, 電子制御工学科, 助教 (70782613)
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| 研究協力者 |
林 良優
山之口 智也
徳久 龍之介
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 環境認識 / ガウス過程回帰モデル / 変分自己符号化器 / マルチモーダルセンサ / 特徴抽出 / ヒューマノイドロボット / 知能ロボティクス / 機械学習 / 知能ロボティックス |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、視覚・触覚・聴覚など様々なセンサ情報を組み合わせたマルチモーダルセンサ情報を用いた環境認識法を開発した。これを実現するために、マルチモーダルセンサ情報からの認識に有用な特徴抽出法をまず検討し、その特徴抽出とモデリングとを同時に行うことで精度の高いモデルを学習するモデル学習法も提案した。また認識を行う際の探索行動設計時に必要なロボットの動作教示について、実機ロボットの摩耗等を気にせず教示可能なシステムも構築した。これらの組み合わせにより、ヒューマノイドロボットのようなマルチモーダルセンサが搭載されたロボットによる環境認識を達成するための一手法が構築できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年様々なセンサが容易に手に入るようになり、様々なメカトロニクスシステムには多種多様なセンサが搭載されるようになっている。またそれらのセンサデータから得られる情報を基にしてそのシステムが動作する環境を認識し、その中で適切な動作を生成し稼働していく必要がある。本研究ではヒューマノイドロボットに搭載されている視覚・触覚・聴覚のような様々なセンサ情報を用いて効率的に認識を行う手法を検討した。しかし、提案法の要素技術はロボットに限らず様々なシステムに要素技術が応用可能であり、今後工場等で導入が進むIoT等で得られるデータを用いて、様々な対象の認識を可能にすると考えられる。
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