DNNとPepperロボットを用いた遠隔自律ハイブリッドシステムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K06313
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分09070:教育工学関連
• 研究機関: 東京工芸大学
• 研究代表者: 大海 悠太 東京工芸大学, 工学部, 准教授 (60571057)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
• キーワード: 深層学習 / Pepper / 遠隔操作

研究開始時の研究の概要

学生は教室に登校し、教員は遠隔で教室の装置とPepperロボットを操作して演習などの講義を指導するシステムを提案する。教室にはカメラや各種センサ、Pepperなどを配置し、教室内の状況を遠隔で閲覧・操作できるようにする。Pepperは遠隔操作モードと自律モードによって動作するが、監視されている学生はつねにPepperが遠隔操作モードで実行されていると認識していることで、監視されているという作用が働いて集中して取り組むことができる。自律モードはDNNを用いて実装する。また、メディアアートの展示の閲覧などへのこのシステムの応用可能性を検討する。