| 研究課題/領域番号 |
19K20367
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 北見工業大学 |
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研究代表者 |
山内 翔 北見工業大学, 工学部, 助教 (60781200)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ロボット / 3Dプリンタ / 自動設計 / 最適化 / 進化計算 / キャラクター / マスコット / 深層学習 / 進化計算手法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
これまで申請者らは，従来手法では困難であったデザインのロボット構築法の基礎技術を確立してきた．現在まで，簡易なロボットに関しては形状を維持したままロボット化することが可能であり，また計算機による自動設計を可能としてきた．
そうした基礎技術は，これまでは置き型のコミュニケーションロボットや簡単な運動能力を持つロボットに限定されていたが，新たに自動設計の大幅な高速化を実現する機構や，より複雑な形状に対応した強度確保の手法を構築し，これまでより多様な形状，運動性能を持ったロボットに適用可能にする．
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| 研究成果の概要 |
これまでは結晶構造化内骨格を作る場合，ブール演算を用いて特定の領域を結晶構造パターンで置き換える方法をとっていたため，結晶構造同士の結合が十分に形成されている場合は問題ないが，外形形状によっては細い部分など，十分に結合関係が成立していない結晶構造ができる場合があった．こうした場合に対処するため，単純なパターンによる置き換えではなく，一旦グラフ構造として表現し，その結合関係から構造的弱点を事前に判定し，構造的弱点部分はより小さな構造で密な結晶構造を構成する手法を構築した．また，ロボットのモジュール配置の最適化計算における適応度関数の指標を任意に追加可能とした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マスコットキャラクター的なロボットのデザインは，人の気を引くための奇抜さや利用対象者の趣向の差などから非常に多岐に渡ると考えられる．そのためその設計方法はデザインひとつひとつに対する場当たり的なものではなく，デザインに依らず普遍的に用いることができるものが望ましい．そのような普遍的・統一的なロボットの設計方法を構築することができれば，ロボットの設計という問題を計算機でも記述できるようになるため，場当たり的な人手の設計よりも優れた，計算機によるロボット設計の自動化・高速化が期待でき，将来的な需要の増大に対しても対応可能となる．
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