| 研究課題/領域番号 |
14J08407
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大津 恭平 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-25 – 2017-03-31
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| キーワード | 移動ロボット / 環境理解 / 機械学習 / 自律移動システム |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、屋外自律移動ロボットが複雑な自然地形において高度な環境理解を実現することを目的としている。本年度は機械学習の技術を用いた１）地形分類法と２）走破性推定法について検証を行った。
１の課題については、ロボットの走破性能に影響を与える砂や礫といった地面組成を、カメラと振動計を用いて推定する手法を構築した。特にパターン学習にあたって、独立した分類器間で相互学習を行わせることで、人間からの教示が不足する場合でも複雑な問題に対応可能とした。
２の課題については、走行系の消費電力に着目し、遠隔観測から精度よく推定できる手法を構築した。ロボットの力学モデルと地形分類を考慮した実験的アプローチにより導出された推定モデルは、実際の屋外フィールドにおいて高い精度で推定を行えることが実証された。
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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
研究計画通り、遠隔センサと近距離センサを組み合わせた地形分類法の構築を進めている。手法をJAXA所有の砂地実験室、伊豆大島の火山地形、NASA所有の火星模擬地形で評価するなど、様々な環境における実証試験も合わせて進めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
前年度までの成果を組み合わせ、未知の自然環境における包括的な環境理解システムを構築する。さらに、確率的な環境理解に基づく行動決定についても考慮し、自律移動システムとしての設計指針を検討する。
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