深層学習を用いたロボットの動作プリミティブの獲得と行動生成
【研究分野】知能ロボティクス
【研究キーワード】
深層学習 / 予測学習 / マルチモーダル / 動作プリミティブ / RTミドルウェア / 認知ロボティクス / End to End学習 / マルチモーダルシステム / 多目的ロボット / 知能ロボティクス / 認知科学 / 知能ロボティックス / 機械学習 / 自己組織化 / ロボット動作学習 / マルチモーダルインターフェース
【研究成果の概要】
近年，深層学習が多様な領域で利用されているが，その適用範囲は電子化されたデータ処理に特化されており，実世界での作業性が十分に得られていない．一方，ロボットを用いた生活支援が強く期待されている．近年は，汎用型のロボットOSを利用した多機能型汎用ロボットの可能性が着目されている．そこで本研究では，ロボットOSと深層学習を用いたロボット動作学習を実現し，ロボットの知能化と開発コスト削減を行った．
具体的には，乳幼児の発達学習に関連した認知発達ロボティクス研究の成果を活用し，模倣学習，予測符号化などの概念を元に，実ロボットのから得られる感覚運動情報（経験）を深層学習によりモデル化する手法を提案した．
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 有江 浩明 | 早稲田大学 | 次世代ロボット研究機構 | その他(招聘研究員) | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2015-04-01 - 2020-03-31
【配分額】42,900千円 (直接経費: 33,000千円、間接経費: 9,900千円)