シミュレータと実機の双方を活用するAIロボットプログラミング学習環境

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本研究ではシミュレータと実機の双方を活用するAIロボットプログラミング学習環境の実現を目標とし，次の４つのサブテーマを掲げている．(a)容易に機能拡張が可能な小型AIロボットとシミュレータの開発．(b)コンペティション（競争）形式で学習意欲を高めるPBL学習コンテンツの開発．(c)円滑なPBL推進のためのタスク分担，および遠隔地間の共同開発方式の確立．(d)構築したPBL環境の評価と総括．今年度はサブテーマ(b)および(c)に取り組んだ．具体的には実機ロボットに対してアームや超音波距離センサ等オプション部品を搭載可能なように拡張した．これは，学習者が「ロボットの移動部分の制御」「ロボットアームの制御」「超音波距離センサによる計測」というように役割分担を行い，効率的にPBLに取り組めることを狙いとしたものである．また，遠隔地間での開発方法を確立するための試みとしてSLACK（チャット用WEBアプリ）を用い，ロボットの情報を遠隔地にいる学習者が取得できるシステムを開発した．こうすることで，現地でロボットを動作させている学習者と，遠隔地でその情報をモニタしながら開発する学習者が協調しながら一つのシステムを開発することが可能となる．以上の成果を応用したロボットを用いて「屋外の複数のゴミ位置情報をユーザに提示可能な自律移動ロボット」と題してFIT2022で発表し，さらに改良を加えたシステムを「Developmentof an autonomous outdoorgarbage-cleaning robot cooperating with humans」として国際会議（ICKE2023）にて発表した．