研究課題
基盤研究(C)
本研究は、視覚・触覚・聴覚など複数センサを統合したマルチモーダルセンサ情報による物体認識を対象とする。センサ同士の情報を補完し合うことで、さまざまな環境下でも頑健で高精度な認識が期待できる一方、データが高次元になるため大量の学習データと長い計算時間が必要になるという課題がある。本研究では、状態空間モデルを採用し、精度を維持したまま必要な学習データ量を削減し、推論を高速化することで、産業分野等におけるリアルタイム認識技術の実用化に貢献することを目指す。
