A Study of Mobility Platform based on Cyber-Physical Cooperation for Human-Robot Coexisting Environments

基于信息物理协作的人机共存环境移动平台研究

基本信息

  • 批准号:
    20K11776
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究は,サイバーフィジカル連携により,汎用的な人移動モデルを機械学習とシミュレーションを併用することでクラウド上に構築し,ロボットおよびIoT機器で収集するデータを用いて継続的にモデルを更新し,その結果をフィジカル側に転移することで,ロボットでの実時間知的制御の実現を目指すものである.具体的には,(A)ロボットと空間を共有する人の状態を実時間で把握するための環境情報取得手法の開発;(B)未来の状態を予測する人移動軌跡予測モデルの構築;(C)安全かつ効率的な移動経路をリアルタイムで生成するロボット経路生成手法の開発;(D)サイバーフィジカル連携に基づく基盤の確立の4つの研究課題を設定し,研究を進めた.期間全体を通して,課題ごとに以下の研究成果を得ている:(A)各人の位置座標を一観測ごとに入力し,ガウス過程回帰により移動軌跡を出力するフィルタの開発,(B)既存データセットから環境の特徴を含んだ訓練データを抽出し,分布間の類似度をKL情報量により比較することで適切な訓練データを構成する手法の開発,(C)複数の経路生成モデルを条件により切り替える手法の開発,(D)クラウド・IoT統合システム管理基盤の構築である.なお,1,2年目に実施した研究課題A,Bの成果を基に研究課題Cの方向性を見直している.具体的には,研究課題Cでは,当初,コストマップの動的学習を確率モデルとして定式化することを予定していたが,研究課題Aによりセンシング結果の予測分布が得られるようになったことから,人移動軌跡予測を経ずに,強化学習により直接ロボットの経路を生成するモデルの研究を進め,複数モデルを切り替える手法の開発に至った.今年度は,研究課題Cを実施するとともに,IoT統合システム管理基盤として,クラウド上で,機械学習におけるハイパーパラメータチューニングを行う手法を開発した.
This study aims to update the structure of the Internet of Things (IoT), and to provide guidance for the implementation of the Internet of Things (IoT) in the future. Specifically,(A) the development of environmental information acquisition methods for controlling the state and time of human beings in space sharing;(B) the construction of human movement trajectory prediction models for predicting future states;(C) the development of safety and efficiency mobile path generation methods;(D) The research topic of the establishment of the base plate is set up and the research is advanced. During this period, the following research results were obtained: (A) the development of the position coordinates of each person and the input force, the process of return, the movement trajectory, the output force,(B) the development of the existing characteristics of the environment, including the training data, the extraction of the similarity between the distributions, the comparison of the KL information, the development of the appropriate training data composition,(C) the development of a method for generating a plurality of circuits,(D) the construction of an IoT integrated system management base. The results of research topics A and B were carried out in the first and second years, and the orientation of research topic C was directly observed. Specifically, the research topic C is to determine the prediction distribution of the results of the study topic A. The prediction distribution of the results of the study topic A is to determine the prediction distribution of the results of the study topic C. The prediction distribution of the results of the study topic A is to determine the prediction distribution of the results of the study topic A. The prediction distribution of the results of the study topic A is to determine the prediction distribution of the results of the study topic A. The prediction distribution of the results of the study topic A is to determine the prediction distribution of the results of the study topic A. The prediction distribution of the results of the study topic A is to determine the prediction distribution of the results of the study topic A. The prediction distribution of the results of the study topic A is to determine the prediction distribution of the results of the results of the study topic A. This year, the research topic C is to implement the IoT integration system management base and develop the implementation method of mechanical learning.

项目成果

期刊论文数量(52)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
BLEビーコンにおけるRSSIの出現確率を用いた外れ値除去による屋内位置測位の誤差削減
使用 BLE 信标中的 RSSI 出现概率去除异常值,减少室内定位错误
IoTデバイスへの重み付けと電池残量に基づく中継機能の停止判定によるデータ受信時間の延長
通过对物联网设备进行加权并根据剩余电池电量确定是否停止中继功能来延长数据接收时间
人と共存する自律移動ロボットにおける安全性と効率性を考慮したナビゲーション手法の評価
考虑与人类共存的自主移动机器人的安全性和效率的导航方法评估
データ分析者のためのProgramming by Exampleに基づく補完手法を対象とした補完ルール構 成法
一种基于数据分析师编程的插补方法构建插补规则的方法
GPUクラスタを用いて並列化した自動チューニングの機械学習プログラムへの適用と安定性の検証
GPU集群并行自动调参在机器学习程序中的应用及稳定性验证
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    西村直樹;張英夏;向井信彦;荒木健友;藤家空太郎,多部田敏樹,藤井昭宏,田中輝雄,加藤由花,大島聡史,片桐孝洋
  • 通讯作者:
    藤家空太郎,多部田敏樹,藤井昭宏,田中輝雄,加藤由花,大島聡史,片桐孝洋
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加藤 由花其他文献

漢字フォントを重畳したQRコードの開発
叠加汉字字体的二维码开发
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    赤羽根里奈;加藤 由花;田原直哉,甲斐博,森井昌克
  • 通讯作者:
    田原直哉,甲斐博,森井昌克

加藤 由花的其他文献

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  • DOI:
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  • 通讯作者:
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A Study of Mobility Platform based on Cyber-Physical Cooperation for Autonomous Mobile Robots with Flexible Intelligence
基于信息物理协作的柔性智能自主移动机器人移动平台研究
  • 批准号:
    23K11087
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
次世代インターネットにおけるQoS管理フレームワークに関する研究
下一代互联网QoS管理框架研究
  • 批准号:
    15700045
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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