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遠隔操作ロボットの操作性向上を目指し、機械学習を用いて感覚情報や操作の意図を予測するシステムを開発した。具体的には、AIの推論結果に対する“自信”に基づき、人に提示するガイダンスの強度を動的に変化させ、人の操作を阻害しない自然なガイダンス提示を可能とした。開発システムは、上半身人型ロボット、力触覚デバイス、人の操作を模倣できるように学習されたニューラルネットワークから構成される。実験の結果、不確実性を加味したガイダンス提示により、タオル折り畳みに要する時間を16.2%削減できることが明らかになった。
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