| 研究課題/領域番号 |
22K17984
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
|
|---|
| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
|---|
研究代表者 |
室岡 雅樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70825017)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
|
|---|
| キーワード | ロボット / 動作計画 / 人間計測 / 教示 / 最適化 / タスク計画 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、人型ロボットや移動型マニピュレータが、複雑環境三次元移動、大型物体運搬、複雑組み立て作業などの従来の計画手法では完全自律実行の困難であったタスクを、人間による実演・身振り・発話による教示を補完的に活用することで実現するためのロボットシステムを構築する。探索・最適化に基づいた計画手法において、タスク固有の未知情報や探索に時間を要する情報を人間がオンサイトで教示することで、ソフトウェアの変更を必要とせずに、ロボットが新しいタスクに即座に適応し動作を実現することを可能とする。人間による教示と動作計画アルゴリズムという異質の要素を相補的に融合させる方法を明らかにすることを目標とする。
|
| 研究実績の概要 |
2023年度は研究代表者が所属する産業技術総合研究所の制度により所外組織へ在籍出向し，研究とは異なる業務に専念したため本研究課題にエフォートを割くことはなく大きな進展はなかった．2024年度4月から研究部署に復帰したため本研究課題を再開しおおよそ1年遅れのスケジュールで継続する．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2023年度は研究代表者が所属する産業技術総合研究所の制度により所外組織へ在籍出向し，研究とは異なる業務に専念したため本研究課題にエフォートを割くことはなく大きな進展はなかった．2024年度4月から研究部署に復帰したため本研究課題を再開しおおよそ1年遅れのスケジュールで継続する．
|
| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は，従来の研究計画に加えてロボットの模倣学習や基盤モデルに関する近年の進展を踏まえて，ヒューマノイドを始めとする多自由度ロボットのlong-horizonの運動計画やshort-horizonの運動制御に模倣学習や基盤モデルを組み込むことで人間からの教示を反映する研究に取り組む．
|
