今年度は、遠隔操作システムにおける操作者の意図を反映した知的遠隔操作インタフェースの開発とOpenRTM-aistを用いた各技術のコンポーネント化を中心に研究し、その成果を論文として発表した。
知的遠隔操作インタフェースの開発においては、まず、未知のデータ群からBatch Learning Growing Neural Gasにより位相構造を学習し、学習された位相構造の一部に含まれる教師データから位相構造全体へ教師データの伝搬を行う手法である半教師あり学習の提案を行なった。本提案手法を用いることにより、遠隔操作ロボットがこれまでに蓄積してきた制御データと遠隔操作者が与えた操作データとを結びつけることが可能となり、操作者が数回の操作を行うことで、操作者の操作方法を学習し、新たな操作時に操作者の意図の抽出が可能となる。また、本手法にいては、半教師あり学習における様々な手法との比較実験を行ない、その有効性を示している。
また、これまでに行なってきた2次元の地図構築手法における成果発表を行なった。本手法では、これまでに提案を行なってきた地図作成の手法をより単純なモデルに変更し、評価関数を再設計することによって、2次元地図のベンチマークテストにおいて、他のスキャンマッチングにおける手法より、高精度かつ高速でSLAMを行えることを示した。
OpenRTM-aistを用いた各技術のコンポーネント化に関する研究では、これまでに行なってきた各要素技術を産業技術総合研究所から提供されているOpenRTM-aistを用いてコンポーネントの作成を行なった。現在、いくつかのコンポーネントを他の研究者に提供しており、動作不備や使用性に関する検討を行なっている。動作確認がすみしだい各コンポーネントを公開していく予定である。