| 研究課題/領域番号 |
26330296
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 法政大学 (2016)
富山大学 (2014-2015) |
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研究代表者 |
Capi Genci (CAPI Genci) 法政大学, 理工学部, 教授 (20389399)
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| 研究分担者 |
川原 茂敬 富山大学, 大学院理工学研究部(工学), 教授 (10204752)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2014年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | BMI / 知能ロボット / ニューラルネット / 自律ロボット / Local Field Potential / 人工ニューラルネットワーク / ロボット工学 / 学習 / ラット |
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| 研究成果の概要 |
実環境で自律的に移動する移動ロボットの能力は非常に重要である。技術の進歩にも関わらず、複雑な環境でのロボットの自己推定、目標位置への移動は依然として途上の課題である。ラットは、周囲の環境の情報を手がかりに自分自身をローカライズすることによって、複雑な空間で正確かつ迅速に移動することがよく知られている。我々は、これらに基づき、ラットの脳信号をそれ自身の行動にマッピングすることによってラットの意思決定を模倣することをロボットが学習するアルゴリズムを開発した。アルゴリズムを実装されたロボットは、複雑な環境で位置推定し移動するために、内部状態と外部センサ情報を統合することを学習できることを確認した。
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