| 研究課題/領域番号 |
21H03409
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
粟野 皓光 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (10799448)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2023年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2021年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
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| キーワード | 知能ロボット / 推論の不確実性 / 模倣学習 / 遠隔操作ロボット / 共有制御 / シェアードコントロール / テレイグジスタンス / 未来予測 / エッジコンピューティング / ロボット / 協調制御 / 力触覚ガイダンス / ハードウェアアクセラレータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では五感からもたらされる情報の8割以上を占めるとされる視覚の予測合成に焦点を当て、未来予測技術を組み込んだテレイグジスタンスシステム構築を通して、通信レイテンシが存在しても操作者の現実感を高められることを実証する。具体的には、(a)ロボットから伝送された映像と操縦者の操作を元に、通信遅延・不確実性を加味した近未来の映像を合成するマルチモーダル敵対的生成ネットワーク(GAN)、(b)マルチモーダルGANのリアルタイム動作を可能にするハードウェアアクセラレータ、(c) (a-b)を組み込んだシステムを開発し、物体操作タスクを例に、疑似ゼロレイテンシ・テレイグジスタンスの有効性を実証する。
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| 研究成果の概要 |
遠隔操作ロボットの操作性向上を目指し、機械学習を用いて感覚情報や操作の意図を予測するシステムを開発した。具体的には、AIの推論結果に対する“自信”に基づき、人に提示するガイダンスの強度を動的に変化させ、人の操作を阻害しない自然なガイダンス提示を可能とした。開発システムは、上半身人型ロボット、力触覚デバイス、人の操作を模倣できるように学習されたニューラルネットワークから構成される。実験の結果、不確実性を加味したガイダンス提示により、タオル折り畳みに要する時間を16.2%削減できることが明らかになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義：AIの推論結果に対する"自信"に応じて人に提示する操作ガイダンスの強度を動的に変化させる枠組みを構築・有効性を実証したこと。
社会的意義：遠隔操作ロボットが必要とされる多くの分野において、その操作性・効率性改善に向けた方策を示したこと。また柔軟物操作というロボットにとってはチャレンジングなタスクでタスク遂行時間を有意に削減できることを実証したこと。
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