| 研究課題/領域番号 |
20K19894
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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 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
戸田 雄一郎 岡山大学, 自然科学学域, 助教 (70806083)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020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 | 自己増殖型ニューラルネットワーク / 半自律的遠隔操作 / 空間知覚 / 半自律遠隔操作システム / 知能ロボット / 半自律的遠隔操作システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、動的未知な環境で、時系列計測データから操作者の意図にあわせた環境情報の収集とロボットの移動や制御に必要な知覚情報の抽出を行いながら、注意を向けるべき対象に対して密なモデル化を行うと同時に、それ以外の対象に対しても疎なモデル化を行うといった生物が持つ能力に近い知覚能力を空間的な位相構造が学習可能な自己増殖型ニューラルネットワークに基づく方法論から確立する。さらに、知覚モジュールを半自律的遠隔操作システムに適用することによって、操作者とロボットが状況の共有を行うことが可能となる新たな人にやさしい遠隔操作システムを実現する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、移動ロボットの人にやさしい遠隔操作システムを実現するためのロボットの知覚モジュールの実現を目的として研究を遂行した。知覚モジュール実現のための手法として、未知な物体にも適用可能な自己増殖型ニューラルネットワークに基づく方法論を提案し、操作者が興味がある対象に対して密なモデリングをそれ以外の周辺環境に対して疎なモデリングを行う集中・分散的な知覚を実現する手法を提案した。確立した方法論を半自律的遠隔操作システムの経路計画などに活用することで、人にやさしい遠隔操作システムを実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究における学術的意義は、自己増殖型ニューラルネットワークに基づき方法論を構成することで、未知な環境・対象に対しても認識可能なロボットの知覚モジュールを構築することにある。このような方法論は、現在普及している深層学習とは異なり、膨大なデータを必要せず学習を行うため、学術的な価値は非常に高いと考えられる。
また、本方法論を用い人にやさしい半自律的遠隔操作システムを実現することで、操作者の負担を軽減し、現在遠隔操作システムを導入している産業に対して、省力化や負担軽減を行うことに大きな社会的な意義があると考えている。
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