研究課題/領域番号 |
23K13302
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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研究機関 | 大分工業高等専門学校 |
研究代表者 |
重松 康祐 大分工業高等専門学校, 情報工学科, 講師 (90962978)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | DNN(Deep Neural Network) / 遠隔操縦油圧ショベル |
研究開始時の研究の概要 |
過酷な災害現場で二次災害防止のため遠隔操縦油圧ショベルが使用されるが、限られたセンサデータを用いた操作は事故リスクが高い。転倒事故を防ぐために、物理モデルを用いて機体挙動を予測するシステムが提案されたが、計算時間の制約から転落、滑落、衝突など他の事故に対応することは困難である。本研究では、DNN(Deep Neural Network)を活用し、物理モデルに依らない危険性予測アプローチを採用する。DNNによって各種危険性を瞬時に予測し、事故の危険がある場合には、自動的に動作を停止または回避する事故防止システムを提案する。
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