| 研究課題/領域番号 |
17K00384
|
|---|
| 研究機関 | 秋田県立大学 |
|---|
研究代表者 |
間所 洋和 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (10373218)
|
|---|
| 研究分担者 |
下井 信浩 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (10300542)
佐藤 和人 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (80390904)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | 適応共鳴理論 / 自己組織化マップ / エピソード記憶 / パートナロボット / カテゴリマップ / 表情空間 / 分類粒度制御 / ビジランスパラメータ |
|---|
| 研究実績の概要 |
2年目となる平成30年度は，環境内を自律的に移動するための行動様式を生成するプログラムを開発した．また，評価用のプラットフォームとして，視覚機能に重点を置いた自律移動型ロボットを試作開発した．視覚センサとしては，単眼カメラに加えて，深度カメラと全球カメラの3種類を比較検討し，センサフュージョンに向けて各カメラの性能と役割を明確化した．これらを踏まえて，主な実績を以下に列挙する．
・自律行動様式の生成（間所，佐藤）：ロボットの視覚から得られるシーン画像の移動に伴う見え方の
変化と，測域センサから得られる距離情報から，GPを用いて，自律行動様式を行動ツリーとして生成した．この際，GPで発生するブロートやイントロンを回避する方策として，確率学習モデルのDBNを用いてグラフ構造を最適化した．
・並列動作シミュレーション（間所，下井）：SystemC を用いてART とSOM を記述し，並列動作シミュレーションを実施した．特に，ART に長期記憶として保存されるカテゴリ数が増加した場合のリアルタイム性について詳細に検証した．
・深層学習ネットワーク（間所，佐藤，下井）ARTの階層化による深層学習方式を実装し，粒度別にエピソードを記述した．加えて，結合荷重間のU-Matrixからカテゴリ境界を自動抽出し，階層別のカテゴリ数の自動決定とビジランスパラメータの自動調整を実現した．その結果，安定性と可塑性の学習メカニズムを，カテゴリの粒度から説明するためのパラメータを明らかにした．
|
| 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
上記の研究実績の概要に記した通り，研究計画に沿っておおむね順調に進展している．
|
| 今後の研究の推進方策 |
最終年度となる3年目も研究計画に沿って進める予定である．今のところ，研究計画を変更する予定はなく，研究を遂行する上での課題も現状は発生していない．もしそのような事態に遭遇した場合は，応募時の調書に記した「研究が当初計画通りに進まない時の対応策」に沿って対策を打つ予定である．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
【理由】本研究課題の応用先として，競争的資金（本荘由利産学振興財団産学共同研究開発助成事業「AIを活用したインバウンド向けIoTハウス」, 代表, 1,750千円, 2018年度）が得られたため，物品費ならびに人件費の一部を当該資金から充当したことにより，次年度使用額が生じた．
【使用計画】次年度は本研究課題の最終年度であることから，次年度使用額を論文掲載費や校閲費に充てることにより，研究成果を計画以上に発信したいと考えている．
|
