複数台ロボットによる半自律知的遠隔操作システムの開発

多机器人半自主智能远程控制系统的开发

• 批准号: 13J06433
• 负责人: 戸田 雄一郎
• 金额: $ 2.3万
• 依托单位: Tokyo Metropolitan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013-04-01 至 2016-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J06433/
• 关键词: 遠隔操作システム; SLAM; 知的ロボット; 知能ロボティクス; 教師なし学習; 進化計算; マルチロボットシステム; 遠隔モニタリングシステム; 複数台移動ロボット; 3次元可視化システム; フォーメーション制御

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。

This year's teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation teleoperation インタフェースの开発とOpe reflects the operator's intention and knowledge. nRTM-aist is a research center for various technologies and a paper on the results of nRTM-aist. Known Remote Operations Gasによりphase structureを学し、learnされたphase structureの一に containまれる teacher データからPhase structure all へ teacher デ ー タ の 伝 move を row う technique で あ る half teacher あ り study の proposal を row な っ た. The method proposed in this proposal is to use a remote control system and a remote control system. The plot is controlled by the remote operator and the remote operator is controlled by the operator.ることがpossible となり, operator が several times of operation を行 うことで, operator のoperation method をlearning し, new たなoperation time にoperator のmeaning 図のdraw out がpossible となる.また、本techniqueにいては、 Semi-teacher あり学における様々な Technique とのComparison実験を行ない、そのeffectiveness をshowしている.また、これまでに行なってきた2D の地図structuring technique における Results発 tableを行なった. This technique is a proposal and a method of making a piece of ground.単正なモデルに変changeし, 御关数をredesigned することによって, 2 times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High-precision, high-speed and high-speed SLAM. OpenRTM-aist uses various technologies and uses them to research various elements of technology. The OpenRTM-aist is provided by the Institute of Industrial Technology and Technology and is produced using the いてコンポーネントの. Now, いくつかのコンポーネントをhis no researcher に provides しており, action is not prepared and usability に口する検検行なっている. The action is confirmed by the action confirmation and the action is confirmed.

项目成果

遠隔モニタリングのためのBATCH LEARNING GROWING NEURAL GASに基づく協調フォーメーション行動

基于批量学习生长神经气体的远程监控合作形成行为

• 发表时间: 2015
• 作者: Suguru Miyauchi;Takeo Kajishima;宮内優;戸田雄一郎
• 通讯作者: 戸田雄一郎

Growing Neural Gasに基づく3次元点群処理

基于Growing Neural Gas的3D点云处理

• 发表时间: 2013
• 作者: Shingo Kobayashi;Ken Shiozaki;Yukio Tanaka;and Masatoshi Sato;戸田雄一郎
• 通讯作者: 戸田雄一郎

Batch Learning Growing Neural Gasによる3次元点群の位相構造学習

使用批量学习生长神经气体进行 3D 点云的拓扑结构学习

• 发表时间: 2014
• 作者: Hiromitsu Takeuchi;and Shingo Kobayashi;戸田雄一郎;戸田雄一郎
• 通讯作者: 戸田雄一郎

ロバスト推定におけるAdaptive Evolution Strategy SAmple Consensusの提案

自适应进化策略的提出鲁棒估计中的样本共识

• 发表时间: 2014
• 作者: Toshiyuki Fukumoto;Katsuhisa Taguchi;Shingo Kobayashi;and Yukio Tanaka;宮内優;Yuichiro Toda;Shingo Kobayashi and Masatoshi Sato;戸田雄一郎
• 通讯作者: 戸田雄一郎

３次元距離センサを用いた進化戦略に基づく２次元環境地図の構築

使用3D距离传感器构建基于进化策略的2D环境地图

• 发表时间: 2015
• 作者: 戸田雄一郎;久保田直行
• 通讯作者: 久保田直行