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ダイナミクスを考慮した柔軟・しなやか・安全な能動的探索行動設計

考虑动力学的灵活、柔软、安全的主动探索行为设计

基本信息

批准号：
15J10487
负责人：
田中大介
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-24 至 2017-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15J10487/
关键词：
マルチモーダルセンサ確率モデリング能動探索最適制御

项目摘要

本研究は、マルチモーダルセンサ情報に基づくロボットの環境認識技術の一つとして、ロボットのダイナミクスに基づく環境認識のための柔軟・しなやか・安全な能動的探索行動設計を目的とする。そのために、最適制御に基づく能動的探索行動設計法の検討を行っている。平成27年度は、マルチモーダルセンサ情報の効率的な取り扱い方法を検討し、その成果を論文として発表した。またロボットによる知覚のための特徴抽出法やモデリング法の現状について調査するため、国際会議に参加し必要な情報収集を行った。本年度は基礎的なアルゴリズム検討を目的としており、具体的に検討するべき事項は大きく分けて以下の2つである。まず1つ目はマルチモーダルセンサ情報の効率的な取り扱い法である。これに対して、多様体学習法に基づく状態空間モデルの同定法を提案し、人工データに基づく検証とモーションキャプチャデータによる検証を通して提案手法の有効性を確認した。この成果を英文誌に投稿し受理され、現在印刷中である。モーションキャプチャデータに対する有効性を確認したことで、ロボットの関節角度情報に対する次元削減や特徴抽出に対する有効性も期待できると考えている。また、提案アルゴリズムを触覚情報に適用することで、物体の硬さ推定に対する有効性も確認した。これら、センサ情報の取り扱いによる基礎的なアルゴリズムの検討により、過去の研究で提案した観測モデル構築法の拡張に対する知見を得た。これらの知見をまとめ、ロボットによる能動的物体認識タスクを通して有効性を確認しているところであり、英文誌への投稿を予定している。2つ目の検討事項はしなやかなロボットの探索行動を自動設計するための最適制御法の基礎的検討である。これに対しては様々な文献を調査しており、国際会議での情報収集など行ったが、現時点ではまとまった成果は得られておらず、これは今後の課題としたい。

This research is based on environmental awareness technology based on environmental awareness technology.ダイナミクスにbasedづくEnvironmental awarenessのためのsoft・しなやか・SafetyなActive exploration action designをpurposeとする.そのために、The exploratory action design method that optimally controls the control of にbased づくの検 Discussion を行っている. Heisei 27 year は、マルチモーダルセンサInformation efficiency method を検 Discussion し、そのresults をpaper として発 table した. The current situation of the またロボットによる知覚のための特徴法やモデリング法のIt is necessary to conduct investigations and participate in international conferences and collect information. For this year, we will focus on the basic objectives and specific tasks for this year, and the details will be divided into two categories below.まず1つ目はマルチモーダルセンサinformationのefficiencyな扱い法である.これに対して, multi-body learning method にづく state space モデルの same determination method を proposal し, artificial データに basisづく検证とモーションキャプチャデータによる検证を通して The validity of the proposal technique is confirmed. Submissions to the English Journal of このachievements are now being accepted and are currently being printed.モーションキャプチャデータに対するeffectivenessをconfirmationしたことで、ロボットのJoint Angle informationに対するdimension reductionやspecial徴drawoutに対するeffectivenessもexpectationできるとtestえている.また, proposal アルゴリズムをtouch覚information にapplicability することで, object のhard さpresumption に対するvalidity もconfirmation した.これら、センサInformationのtakingり扱いによるBasicなアルゴリズムの検によの拡张に対する知见を得た。これらの知见をまとめ、ロボットによるmovable objects recognition タスクを通してValidity is confirmed and the submission of the English magazine is confirmed. 2つ目の検事はしなやかなロボットのExploration ActionをAutomatic design is the most suitable basis for the control of the law.これに対しては様々な Documentation を Investigation しており、International conference でのInformation collection など行ったが、The results of the current point are the results and the future problems are the same.