| 研究課題/領域番号 |
21K02933
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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09080:科学教育関連
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| 研究機関 | 大阪工業大学 |
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研究代表者 |
宮脇 健三郎 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (30585005)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021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 | 教材情報システム / ロボット / シミュレータ / プログラミング / ディープラーニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自宅等でも継続的に学習可能なAIロボットカーによるPBL環境を目指し，本研究では4年の研究期間で次の研究項目を実施する．
(a) 容易に機能拡張が可能な小型AIロボットとシミュレータの開発．
(b) コンペティション（競争）形式で学習意欲を高めるPBLコンテンツの開発．
(c) 円滑なPBL推進のためのタスク分担，および遠隔地間の共同開発方式の確立．
(d) 構築したPBL環境の評価と総括．
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| 研究実績の概要 |
本研究ではシミュレータと実機の双方を活用するAIロボットプログラミング学習環境の実現を目標とし，次の４つのサブテーマを掲げている．
(a)容易に機能拡張が可能な小型AIロボットとシミュレータの開発．
(b)コンペティション（競争）形式で学習意欲を高めるPBL学習コンテンツの開発．
(c)円滑なPBL推進のためのタスク分担，および遠隔地間の共同開発方式の確立．
(d)構築したPBL環境の評価と総括．
今年度はサブテーマ(b)および(c)に取り組んだ．具体的には実機ロボットに対してアームや超音波距離センサ等オプション部品を搭載可能なように拡張した．これは，学習者が「ロボットの移動部分の制御」「ロボットアームの制御」「超音波距離センサによる計測」というように役割分担を行い，効率的にPBLに取り組めることを狙いとしたものである．また，遠隔地間での開発方法を確立するための試みとしてSLACK（チャット用WEBアプリ）を用い，ロボットの情報を遠隔地にいる学習者が取得できるシステムを開発した．こうすることで，現地でロボットを動作させている学習者と，遠隔地でその情報をモニタしながら開発する学習者が協調しながら一つのシステムを開発することが可能となる．以上の成果を応用したロボットを用いて「屋外の複数のゴミ位置情報をユーザに提示可能な自律移動ロボット」と題してFIT2022で発表し，さらに改良を加えたシステムを「Developmentof an autonomous outdoorgarbage-cleaning robot cooperating with humans」として国際会議（ICKE2023）にて発表した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
先述したとおり，今年度は当初目標通りサブテーマ(b)(c)を達成しており，研究計画は順調に推移している．
今後も計画通り進められるように注力したい．
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| 今後の研究の推進方策 |
実機ロボットに関して様々な構造の機体を製作できないか検討を重ねている．シミュレータに関しては，ROS2に対応したものを利用したいと考えている．ROSはメジャーなロボット制御用ミドルウェアであるが，大幅なバージョンアップによりROS2が主流となりつつあるため，追従したい．今後も学習者が最新の技術を学べるように開発を続ける．
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