| 研究課題/領域番号 |
23K11087
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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60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 東京女子大学 |
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研究代表者 |
加藤 由花 東京女子大学, 現代教養学部, 教授 (70345429)
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| 研究分担者 |
串田 高幸 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 教授 (40593794)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 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)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 自律移動ロボット / 群衆シミュレーション / 環境モデル / 人・ロボット共存環境 / IoT基盤 / 機械学習 / サイバーフィジカル連携 / 人移動軌跡予測モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，人・ロボット共存社会を実現するために，人の存在を前提とした作業空間における，対人安全性と作業性のバランスを考慮したモビリティ基盤技術を研究開発する．ここでは，サイバーフィジカル連携により，機械学習モデルとして構築されるロボット制御機構をクラウド上に配備し，フィジカル側で収集するデータを用いて継続的にモデルを更新することで，柔軟な知能を持つ自律移動ロボットシステムを実現する．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，サイバーフィジカル連携により，ロボット制御機構を機械学習とシミュレーションを併用することでクラウド上に構築し，フィジカル側で収集するデータを用いて継続的にモデルを更新することで，柔軟な知能を持つ自律移動ロボットシステムの実現を目指すものである．本年度は，（A）ロボット経路生成手法の開発；（B）人移動軌跡予測モデルの構築；（C）サイバーフィジカル連携基盤の構築，という3つの研究課題に取り組んだ．研究課題Aは，ロボットに搭載されたセンサーにより計測されたデータのみを利用することを前提に，環境に応じて複数の行動制御アルゴリズム（ポリシー）を切り替える手法を開発することが目的である．このために，センシングデータから環境モデルを推定する手法，および環境に応じたシミュレーションモデルの開発に取り組んだ．具体的には，測定された歩行者移動軌跡データを元に環境を特徴づける画像を生成し，オートエンコーダによる特徴抽出結果を利用して，ロボット配備環境をクラスタリングするモデルを開発した．また，環境に応じた群衆シミュレータの構築を目指して，複数の群衆モデルを実装するとともに，その特徴を評価した．研究課題Bでは，環境モデル推定結果を予測モデル更新に利用する手法について検討を進めた．研究項目Cでは，クラウド・IoT統合システム管理基盤であるLogical Sensor Cloudの研究を推進し，特に管理モジュールの設計を行った．
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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
ロボット経路生成のための環境モデル構築，群衆シミュレーション評価等，各要素技術について，ほぼ予定どおりの進捗状況であり，研究はおおむね順調に進展していると考えられる．研究項目Bの進捗が若干遅れているが，研究項目Aにおけるシミュレーション開発を前倒しで進めており，特段問題はないと考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，人移動軌跡予測モデルの構築を中心に，各要素技術（歩行者軌跡データの取得，群衆モデルの開発，ロボット経路生成手法の開発，サイバーフィジカル連携基盤の構築）を完成させる．また，環境データの取得，連携基盤を利用した予測モデルの適応的更新について引き続き研究を進める．その後，開発手法を実機に実装することで，実機実験の準備を進めるとともに，予備実験を開始する．ロボット経路生成については，今年度，環境モデル推定手法を開発したが，これをどのように複数ポリシー切り替えに活用していくか，また強化学習におけるシミュレータ選択にどのように適用するかについてはさらなる検討が必要である．評価実験を繰り返しながら，より柔軟な制御手法の開発を目指す．さらに，クラウド基盤への各種機能の実装を進め，フィジカル環境との連携を実現する手法の研究開発を進める.
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