| 研究課題/領域番号 |
24700196
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 研究機関 | 東北学院大学 |
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研究代表者 |
郷古 学 東北学院大学, 工学部, 准教授 (30447560)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | 能動知覚 / 探索行動 |
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| 研究概要 |
本研究では，物体の識別を目的とした学習型のロボット知覚システムを提案する．提案システムは，ロボットの能動的な行動(探索行動)による物体との相互作用を通じて，物体の特徴を抽出する能動知覚型のシステムである
本年度は、強化学習による探索行動の獲得が可能なロボットの能動知覚システムを構築するに当たり、学習を実現する上で必要となる報酬系の設定方法についての検討を行った。
対象となる物体から識別に有効な特徴を抽出するための探索行動を学習するにあたり、複数物体の識別タスクを対象に、それらの物体を識別可能な特徴を得ることのできる行動の獲得を目指した。複数の距離センサを有する移動ロボットを用いたシミュレーション実験により、学習の手順や効率的な学習を実現するための報酬系の設計指針について検討した。
その結果、各物体から得られる特徴量(分布)の分布間距離を基準として報酬系を設計することで、有効な探索行動の獲得が可能であることを示した。また、この報酬系により獲得された探索行動が、実環境でも有効に機能するかどうかを確認するため、実ロボットを用いた実験も行った。その結果、シミュレーションと同様の結果を得ることができ、実環境下でも有効に機能する探索行動の獲得が実現できることを確認した。
上記の研究成果は、国内学会主催の講演会で発表するとともに、ロボット関連の国際会議(ROBIO2012、IEA-AIE2013)にも採択された。
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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
当初の予定通りに研究を進めることができている。理由としては、申請前に実施した予備実験で作成したプロトタイプシステムの多くの部分を流用して研究を進めることができているためである。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究計画として、昨年度までに提案したシステムをより自由度の高いロボットへと実装し、有効に機能するかどうかを確認していく。また、識別対象の数が増えるなど、タスクを複雑にした場合にも対応できるように、システムの改善も課題として考えられる。
さらに、より実環境での使用を想定したタスクとして、日用品の識別や追加学習による新規な物体の識別とそのための探索行動の学習機能についても検討する予定である。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
実験で用いるロボットの制御用コンピューターや、実験データ記録用のハードディスクを購入する予定である。また研究成果については随時発表することを予定しており、そのための出張費や英文校正に予算を使用する予定である。
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