| 研究課題/領域番号 |
18KT0063
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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 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
人工物システムの強化
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
亀崎 允啓 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員(研究院准教授) (30468863)
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| 研究期間 (年度) |
2018-07-18 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020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)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 能動的情報探索 / 効率的動作探索 / 災害対応ロボット / 実空間 / 仮想空間 |
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| 研究成果の概要 |
未知の環境であっても柔軟かつロバストに動作できる自律型ロボットには，与えられたタスクの成否を判断でき，否と判断された際の代替案を模索できる機能が必要である．また，災害対応作業には失敗が許されないことから，危険性や時間を要する実空間ではなく，仮想空間での試行錯誤に基づく動作獲得が効果的と考えられる．本研究では，実環境での試行錯誤が難しく，対象の物性が未知の環境において，実空間での能動的情報取得と仮想空間での動作学習機能を核とした「自律移動ロボットの適応性強化」システムを構築し，実機実験よりその有用性を確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
安全性と迅速性が求められる災害対応などに従事する自律型作業ロボットには，目前のタスクと自身の現能力を照らし合わせた「実行可能性の判断」だけでなく，タスクが遂行できるように自身の能力を向上させていく「実行可能動作の学習」を行える機能が不可欠といえる．本研究では，実空間での能動的情報取得と仮想空間での効率的動作探索を核とした可否判断の慎重性と動作調整の迅速性を両立する「適応性強化システム」のフレームワークを提案する点で学術的意義および社会的意義が大きいといえる．
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