研究課題/領域番号 |
23K11276
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 東京電機大学 |
研究代表者 |
河野 仁 東京電機大学, 工学部, 准教授 (70758367)
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研究分担者 |
藤井 浩光 千葉工業大学, 先進工学部, 准教授 (30781215)
池 勇勲 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (90823766)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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キーワード | 強化学習 / 転移学習 / 活性化拡散モデル / 知識選択 / 選択過程解析 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では初めに知識選択過程の解析手法の検討を開始し,計算機クラスタを用いながら手法を検討する.また知識選択に用いる計算機クラスタの計算ノードを増設し,また高精細な環境情報を得るために実験用実ロボットのセンサを選定実装する.さらに,機能増設した計算機クラスタを用いて手法のスケーラビリティの検証を行う.大きな通信遅延が存在する環境における実ロボットを用いた実際の知識選択過程の解析にチャレンジする.最終的には移動ロボットを知識選択用の計算機クラスタに接続し,明らかな通信遅延が発生する状態における知識選択過程の解析を,提案手法を用いて行う.
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