| 研究課題/領域番号 |
15K16074
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
杉浦 孔明 国立研究開発法人情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所・情報利活用基盤研究室, 主任研究員 (60470473)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 知能ロボティクス / 模倣学習 / 機械学習 / 動作認識 / ヒューマンロボットインタラクション |
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| 研究実績の概要 |
行動と対話の学習は、ロボットの知能の高度化にとって根源的な課題である。本研究は、多種多様な動作の共通知識を利用する模倣学習手法を開発するとともに、クラウドロボティクス基盤による動作と対話の学習を実現することを目的とする。
本年度は、関節角時系列の予測問題に対し、Dynamic Pre-trainingを導入したDeep Neural Networkに基づく手法の開発を行い、標準データセットを用いた検証実験により、小さい誤差で予測可能であることを示した。また、クラウドロボティクス基盤rospeexの高速化に取り組み、ベースライン手法のレスポンス時間が3.44秒であるのに対し、提案手法のレスポンス時間を0.84秒へと短縮した。
本年度の学術的成果としては、人工知能分野におけるトップジャーナルであるArtificial Intelligenceを含むジャーナルに成果を発表するとともに、IEEE/RSJ IROSやIEEE/ACM HRIなどのロボティクス分野のトップカンファレンスにおいて発表を行った。また、国内および国際会議における招待講演を通じて技術知識の普及に努めた。
成果の実証として出場したトヨタHSRハッカソンでは、クラウドロボティクスおよびウェブ知識源の利活用に関するデモを行い、優勝した。また、成果の社会展開として国際的に公開済みであるクラウドロボティクス基盤rospeexが３万ユニークユーザを達成した。
技術知識の普及活動の一環として、日本ロボット学会学術講演会において「確率ロボティクスとデータ工学ロボティクス」に関するオーガナイズドセッションを継続的に開催しており、今年度は最大規模の参加者を集めるなど、ロボティクスへの統計的機械学習の応用に対して先導的な活動を行った。
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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
初年度は、手法の検討面からは、動作予測およびクラウドロボティクスにおける手法を提案し、標準的なデータセットおよび評価尺度を用いて性能向上を確認した。また、人工知能分野におけるトップジャーナルやトップカンファレンスにおいて成果を発表するとともに、オープンソース化したソフトウェアが大規模ユーザに使用されるなど、社会展開面からも順調である。また、トヨタHSRハッカソンにおいて、これらの技術が高く評価され、優勝した。
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| 今後の研究の推進方策 |
概ね順調に計画を遂行しており、現在のところ予定外の変更はない。
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