- 研究番号：18P04
- 研究分野：technology
- 研究種別：プロジェクト研究
- 研究期間：2018年04月〜2021年03月
代表研究者
尾形 哲也 教授
OGATA Tetsuya Professor
基幹理工学部 表現工学科
Department of Intermedia Art and Science
URL：https://ogata-lab.jp/ja/member_ja/ogata_ja.html
研究概要
ロボティクスの社会貢献への期待に相反して，複雑かつ変動する実環境内で動作する知能的ロボットの実現には至っていない．近年では，深層学習器 (Deep Neural Network, DNN) が，人間を越す画像認識性能を示し，画像検索や品質検査，医療画像処理などの分野で成果を上げているが，実環境に作用する知能機械としては，数える程しか存在しない．
この問題の一因として，実環境で環境と相互に作用しながら情報を取得し学習を行う難しさがある．機械システムが環境に作用し，その作用結果に至るまでの情報を取得して，それを最適化するには，失敗を繰り返しながら相互作用を行う必要があり，大きな時間的コストや，ロボットの破損の危険性など，問題が多い．
そこで，本プロジェクトでは，人間の習熟した動作を機械システムとの相互作用による教示を繰り返すことで汎化されたロバストな機械学習を用いた制御器の構築に関する研究を行っている，人間が動作を教示することにより，本体破損の危険がある試行錯誤の時間を大幅に短縮することが期待できる．本プロジェクトでは，このような機械学習を用いたロボット制御器の構築方法について体系化し，柔軟物体操作や，力覚制御による環境相互作用が必要なタスクへの，深層学習器を用いたロボット制御法の応用可能性について明らかにする．
