| 研究課題/領域番号 |
20K12016
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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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| 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 | 大阪工業大学 |
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研究代表者 |
小林 裕之 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (80338219)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 自己位置推定 / 機械学習 / 深層学習 / 屋内定位 / IoT / 移動ロボット / CEPHEID / 照明光 / 照明装置 / 環境フィンガープリンティング / スマートフォン / 環境照明光 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、既設の照明光をそのまま用いて、屋内において、精度・速度・コスト面でバランスの良い位置推定手法を明らかにすることが目的である。そのためにもっとも中心となるのが、深層学習を用いた照明光の特徴の分類手法を確立することで、本研究はまずここから始まり、これを研究期間全体を通じた中心的なテーマとする。その一方で、提案している手法はそのまま規模を大きくすることが本質的に難しいという問題を持つ。その解決手法の一つとして、クラウドとデータベースを用いた「照明光屋内定位《システム》」としての拡張が考えられる。本研究ではこれについても検討を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究は屋内に既設の照明光に一切手を加えることなく個体識別を行い、その情報をもとに自己位置推定を行うことを目的とした。この手法の原理は、照明装置の駆動回路のインバータに由来する目に見えない明滅を計測し、それを機械学習で分類するというものである。研究の成果は主に3点にまとめられる。まずは上述の基本原理を明らかにしたこと、そしてそれを携帯情報端末とwebサーバからなる自己位置推定システムとして実現したこと、さらに機械学習のモデルを改良し、位置推定を離散点から連続点にする手法を明らかにしたことである。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ロボットやIoT機器、あるいは人間のための自己位置推定の手法は既にさまざま存在するが、本研究で提案した手法はそれらのいずれとも異なる新手法であるためその点において学術的な意義は大きい。また一般的に、異なる位置推定手法は互いを補完し合うように用いることが行われており、手法自体がユニークな本手法は、従来手法が苦手としていたシーンにおいて従来手法を補うことが期待できる。その点において社会的な意義も十分にある。加えて、本手法は実装のための技術的要求が低いため、社会の中に普及させやすいという特徴がある点でも社会的意義の一つと言える。
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