| 研究課題/領域番号 |
23K20003
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
小林 聖人 大阪大学, サイバーメディアセンター, 助教 (10979868)
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| 研究期間 (年度) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ロボティクス / 機械学習 / モーションコントロール / バイラテラル制御 / 遠隔制御 / 基盤モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では直感的な人間の感覚と大規模な基盤モデルに基づく、遠隔・自律融合型サービスロボットシステムを実現する。そのために人間の視覚、触覚等のマルチモーダルな情報、これらを統合する基盤モデルに着目し、研究を実施する。本研究は人間の直感的な感覚に基づく遠隔制御と基盤モデルを活用することで、サービスロボットシステムの自律化を導くものであり、安全安心な社会基盤の礎となる。
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| 研究実績の概要 |
本研究では直感的な人間の感覚と大規模な基盤モデルに基づく、遠隔・自律融合型サービスロボットシステムの実現を目指している。
そこで本年度は主に(1)視覚・触覚等のマルチモーダルな情報に基づく直感的な遠隔操作技術の設計・実装、(2)マルチモーダルな基盤モデルに基づく遠隔・自律融合制御、(3)自律動作技術の開発とその評価を行った。
(1)視覚・触覚等のマルチモーダルな情報に基づく直感的な遠隔操作技術を開発するにあたり、４チャンネル型バイラテラル制御を活用することで、力センサレスで力触覚を取得可能なシステムを開発した。
(2)マルチモーダルな基盤モデルに基づく遠隔・自律融合制御では視覚・力触覚等のマルチモーダルな情報と行動モデル学習のAction Chunking with Transformerを活用することで、視覚や力触覚を伴う多様な入出力を扱うことが可能な行動モデルを学習可能となった。
(3)自律動作技術の開発ではバイラテラル制御に基づく模倣学習を活用し、実現している。今後は多様なタスクやロボットを活用して開発したシステムを評価していく予定である。
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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
視覚・触覚等のマルチモーダルな情報に基づく直感的な遠隔操作技術の設計・実装、マルチモーダルな基盤モデルに基づく遠隔・自律融合制御、自律動作技術の開発は大きく前進した。しかしながら単純なタスクのみを扱っていたため、今後は多様なタスクやロボットを活用して開発したシステムを評価していく予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
基盤となるロボットシステムはおおよそ完成したため、多様なタスクやロボットを活用して開発したシステムを評価していく予定である。特に現在は物拾う等の単純なタスクを実施しているため、より日常生活に近いタスクの実現を目指していく予定である。
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