| 研究課題/領域番号 |
15H01710
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
尾形 哲也 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00318768)
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| 研究分担者 |
有江 浩明 早稲田大学, 次世代ロボット研究機構, その他(招聘研究員) (20424814)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア |
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| 研究成果の概要 |
近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．
具体的には，乳幼児の発達学習に関連した認知発達ロボティクス研究の成果を活用し，模倣学習，予測符号化などの概念を元に，実ロボットのから得られる感覚運動情報（経験）を深層学習によりモデル化する手法を提案した．
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| 自由記述の分野 |
知能ロボティクス，認知発達ロボティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は「手離れ」がよく，その後，多様な企業との共同研究に展開している．
例えば，デンソーウェーブ，ベッコフオートメーション，そして研究代表者が技術顧問を務めるエクサウィザーズが開発した「マルチモーダルAIロボット」は，タオルの折畳み，サラダの盛り付けなどを実現している（2017)．また日立製作所では，ドアへの接近，ドア開け，通り抜けという全身動作を，複数の深層学習モデルを用いて学習することに成功した(2018)．デンソーウェーブとエクサウィザーズは，小型ロボットCOBOTTAを利用した粉体秤量を実現した(2018)．
今後，このような多くのロボット応用に発展していくことが期待される．
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