| 研究課題/領域番号 |
23K11274
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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61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 和歌山大学 |
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研究代表者 |
小川原 光一 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (70452810)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 柔軟物の認識 / 柔軟物の操作 / 機械学習 / 知能ロボティックス / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，まず，布状柔軟物の位置と形状を画像から認識する技術を開発する．そのために，申請者が開発した多層ニューラルネットにより画像から個々の布の検出とその形状推定を同時に行う認識技術を発展させて，学習用データの品質を向上させる技術と布の認識や操作に有用な情報を出力する技術を開発する．また，布状柔軟物を目標の位置と形状に遷移させる操作技術を開発する．そのために，経路探索に基づく操作技術と，それを発展させた学習に基づく操作技術を開発する．さらに，布状柔軟物を確実に把持可能なロボットハンドと把持戦略を開発する．最後に，開発した技術やハードウェアを現有のロボットを用いて評価する．
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| 研究実績の概要 |
2023年度は，これまでに開発した布状柔軟物の種類と形状の認識器について，特徴点の局所的な方向成分や特徴点の表裏の情報などを追加で出力するように多層ニューラルネットを再設計するとともに，これらの真値を含む学習データを作成した．評価実験により従来の認識器と比べて布の認識精度が向上したことが確認され，次年度以降に実施する布の表裏を考慮した布の操作の実現に寄与することが期待される．また，布状柔軟物の認識器を学習するために布シミュレータを用いて作成した画像データセットには実画像との間に差異があるため，敵対的生成ネットワーク（GAN）の枠組みによって画像の見えを実画像に近い見えに変換するニューラルネットを開発し，これを用いて画像データセットを変換した．しかし，この画像データセットを用いて学習した認識器の評価実験の結果から，見えの変換のみでは画像データセットの品質の向上には不十分であることが分かり，見えに加えて画像中の布の形状も変換するニューラルネットの開発を進めている．また，ロボットを用いて布状柔軟物を操作するために，柔軟指先を搭載した2指ロボットハンドを用いて，柔軟指先の変形を利用して少数の自由度で把持物体の位置と姿勢を制御するアルゴリズムを開発し，1指ロボットハンドを試作して開発したアルゴリズムの検証を行った．また，今後開発する多指ロボットハンドの指先に搭載するために，対象物までの距離と傾きを計測する光学式近接覚センサの開発を進め，試作機の製作と検証実験を行った．
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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
おおむね研究計画どおりに進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の研究計画どおりに進める予定である．
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