Apr, 2020 - Mar, 2023
半自律的遠隔操作のための自己増殖型ニューラルネットワークに基づく知覚モジュール
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究 若手研究
- Grant number
- 20K19894
- Japan Grant Number (JGN)
- JP20K19894
- Grant amount
-
- (Total)
- 3,640,000 Japanese Yen
- (Direct funding)
- 2,800,000 Japanese Yen
- (Indirect funding)
- 840,000 Japanese Yen
本研究の目的は、遠隔操作と情報収集を同時に支援できる半自律移動ロボットのシステム開発を通して、物体・空間認識における注意や状況に基づく新たなロボットの知覚モジュールに関する方法論を確立することである。本年度においては、まず、そのベースとなる移動ロボットの設計及び開発を行った。本研究では、3次元距離情報に基づく知覚モジュールを構築していくため、ロボットには3次元距離計測が可能なRGB-Dカメラと半自律型遠隔操作システムを実現するために必要となる2次元環境地図構築を行うための測域センサを移動ロボットのセンサとして搭載している。次に、遠隔操作インタフェースとして、タブレットPCを用いた半自律型遠隔操作システムを構築し、実験データの収集が可能となる実験系を構築した。
本研究の核となる自己増殖型ニューラルネットワークにおいては、ロボットに搭載されているRGB-Dカメラから、ロボットの知覚に必要となる位相構造を学習するための手法として、Growing Neural Gas with Different Topologies (GNG-DT)を提案した。GNG-DTは、従来手法と異なり複数の位相構造を保持しており、ロボットが移動していく上で必要に応じたクラスタリング結果を得ることが可能となる。本手法においては、RGB-Dカメラなどによってその有効性を検証した。さらに、GNG-DTに、位相構造の密度の調整が可能となる方法論を組み込んだ新たな学習の枠組みを構築しており、現在、構築した半自律型遠隔操作システムに実装し、有効性の検証を行っている段階である。
本研究の核となる自己増殖型ニューラルネットワークにおいては、ロボットに搭載されているRGB-Dカメラから、ロボットの知覚に必要となる位相構造を学習するための手法として、Growing Neural Gas with Different Topologies (GNG-DT)を提案した。GNG-DTは、従来手法と異なり複数の位相構造を保持しており、ロボットが移動していく上で必要に応じたクラスタリング結果を得ることが可能となる。本手法においては、RGB-Dカメラなどによってその有効性を検証した。さらに、GNG-DTに、位相構造の密度の調整が可能となる方法論を組み込んだ新たな学習の枠組みを構築しており、現在、構築した半自律型遠隔操作システムに実装し、有効性の検証を行っている段階である。
- Link information
- ID information
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- Grant number : 20K19894
- Japan Grant Number (JGN) : JP20K19894