【研究分野】知能機械学・機械システム

【研究領域課題番号】17H03199 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

手術ロボット / 遠隔制御 / 機械学習 / 自律制御 / 空気圧サーボ / マンマシンインターフェース マニピュレータ / ンマシンインターフェース / 手術支援ロボット / 知能ロボティクス / マンマシンインターフェース / マニピュレータ / 人間機械システム / 手術支援ロボットシステム / 遠隔操作 / 力覚提示

【研究成果の概要】

遠隔手術支援システムにおける制御性と作業効率の向上を目指して，半自律操作のための制御方法の提案とシステム開発を行った．はじめに，空気圧駆動を用いた力覚提示が可能な遠隔操作用の手術支援ロボットにおいて，位置と力を伝送するバイラテラル制御における安定性評価を行なった．また，マスタデバイスで遠隔操作するスレーブ側のロボット鉗子と自律動作するロボット鉗子で構成されるシステムを提案試作した．同システムに，機械学習を用いた状態判別を用いて両鉗子が機能連携する半自律制御方法を提案し，実装した．実験によって，通常の遠隔操作に対して，縫合時の作業時間が10％以上短縮できることを示した．

【研究の社会的意義】

遠隔操作する空気圧駆動の手術支援ロボットにおいて，位置と力の情報を伝達するバイラテラル制御の安定性評価を行った．また，マスタスレーブで遠隔操作するロボット鉗子と自律動作するロボット鉗子で構成されるシステムを試作し，両鉗子が機能連携する半自律制御方法を提案した．内視鏡画像から機械学習を用いた状態判別と組み合わせ，外科手術で重要となる縫合操作の時間短縮の実現を実験によって明らかにした．低侵襲外科手術の作業時間の短縮，効率および安全性を高めることが期待される．また，提案した半自律制御は遠隔での触診ほか，外科手術以外にも広く遠隔操作システムに応用可能である．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)

【研究分野】知能ロボティクス

【研究領域課題番号】16H01749 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

知能ロボティクス / 機械力学・制御 / 機械学習 / 計測工学 / 知能ロボティックス

【研究成果の概要】

人の重要な生活機能の一つである着衣を題材に、人の介助技術を学習し衣服を介した力学的な介助を行う双腕ロボットシステムを構築した。熟練者の着衣介助スキルを分析した結果、手指から衣服に大きな力を発揮していなかった。人の着衣介助の運動軌道を元に、静力学的な適応性と頑健性を有するDMP法による模倣や、タスクに重要な双腕運動の潜在空間（低次元空間）の自動抽出とそれを用いた効率的な強化学習などを開発し、健常者を対象とした実験によりその有効性を示した。当初シャツを頭から着せる介助動作を対象として研究を推進したが、介護現場のニーズに応じて、最後には前開きのシャツを対象とした着衣介助も可能なシステムを構築した。

【研究の社会的意義】

少子化・超高齢化が進行する我が国においては、介護分野おいて生活機能支援ロボットの研究開発は喫緊の課題である。更衣は重要な生活機能の一つだが、健常高齢者であっても、年齢と共に肩の可動範囲が減少し、独力で行うのが難しくなり、また介護施設においても負担になっている。知能ロボティクスにおいて、柔軟で大きな変形も可能な物体である布や衣服の操作は基本的かつ重要な課題であるが、人間ロボット協調システムでもある着衣介助に関する知能ロボット研究はほとんど行われてこなかった。本研究は世界で初めて力学的な人とロボットの相互作用まで考慮した着衣介助ロボットの研究であり、また高度なAIを駆使した研究でもある。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】41,210千円 (直接経費: 31,700千円、間接経費: 9,510千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】15H02746 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

人工知能 / 対話エージェント / マルチモーダル情報 / 議論演習 / 数理議論学 / 議論スキル / 議論解析 / コミュニケーション支援 / マルチモーダル対話 / 知能ロボティックス / マルチモーダルインタフェース / 認知科学 / 機械学習 / 感性情報学 / 教育工学

【研究成果の概要】

法学部における議論演習の教員の負担を軽減するため、与えられた議論課題に関して学生と自律的に議論を行い、学生の議論スキルを評価する機能を持つ議論エージェントを開発した。議論エージェントは、学生の発言を論理的に理解し、議論の有利/不利の判断を行い、相手の音声や身振りから発話意欲を推定し、それらを考慮した議論戦略によって応答を行う高度な対話システムであり、ヒューマノイド型ロボットPepperの上に実装されている。このエージェントは議論を行うだけでなく、議論の後で、論理性、説得性、ワーキングリレーション、当意即妙など、さまざまな議論スキルを評価し、学生に提示する機能を持っている。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】13,390千円 (直接経費: 10,300千円、間接経費: 3,090千円)

【研究分野】知能ロボティクス

【研究領域課題番号】15K16074 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

知能ロボティクス / マルチモーダル言語理解 / クラウドロボティクス / 模倣学習 / 機械学習 / 動作認識 / ヒューマンロボットインタラクション

【研究成果の概要】

本研究は，動作等の非言語知識の学習手法を開発するとともに，クラウドロボティクス基盤を用いたロボットとのマルチモーダル対話を実現することを目的とする．Deep Neural Network (DNN)に基づく動作予測手法を構築するとともに，クラウドロボティクス基盤Rospeexを高度化し、５万ユニークユーザを達成した．生活支援ロボット上に概念実証システムを構築し，１万種類以上の消耗品の知識について音声対話を可能とした．また，状況に応じてユーザの命令を理解可能なマルチモーダル言語理解手法Latent Classifier GANを開発した．

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)

【研究分野】知能ロボティクス

【研究領域課題番号】15H01710 (KAKENデータベースで見る）

【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)

【研究分野】リハビリテーション科学・福祉工学

【研究領域課題番号】15K01459 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

知能ロボット / ソフトロボット / 人工知能 / 音声生成 / 聴覚フィードバック / 脳内ネットワーク / 音声認識 / 発声障害 / 機械学習

【研究成果の概要】

申請者らがこれまでに研究を進めてきた、人間と同等の発声器官を全て機械的に構成した発話ロボットを再設計し、より柔軟に発話動作を獲得できる機構を実装した。聴覚フィードバック学習によって、ロボットが聴取音声を基に自律的に発話動作を獲得し、任意の音声を生成することができる学習機構を実装するため、人間の脳機能を再現した学習モデルを構築した。更にFPGAによって、音声獲得の高速オンライン学習を実現した。これら発話器官を再現した機械モデルと、脳の音声学習機能に着目したオンライン学習モデルを統合した新しい発話ロボットを構築し、脳内モデルの学習過程、獲得される発話動作および、ロボットの生成音声の解析を行った。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】26240036 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ / ワークフロー / 機械学習 / プランニング / 人型ロボット / 製品組立作業 / スマートグラス / 故障診断 / 業務ルール / 人工知能サービス / 深層学習 / 系列パターン評価指標 / Linked Data / ドライバー行動 / 自律的作業改善 / ビッグデータ

【研究成果の概要】

オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物をインテリジェントサービス開発基盤として統合する。
さらに、行政支援，自動車運転支援，知能ロボットによる作業支援、教育支援サービス、スマートグラスによる作業支援を通して評価し、良好な結果を得た。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31

【配分額】41,990千円 (直接経費: 32,300千円、間接経費: 9,690千円)

【研究分野】知覚情報処理・知能ロボティクス

【研究領域課題番号】24700188 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

模倣学習 / 知能ロボティクス / 機械学習 / 動作認識 / ヒューマンロボットインタラクション / 軌道生成

【研究成果の概要】

他者の行動を見て模倣することは，知能の根源である．本研究の目的は，刻一刻と変わる環境や状況に対応可能かつ人間らしい自然な動作を再現できるオンライン模倣学習手法を開発することである．そのために，参照点に依存した隠れマルコフモデル（RPD-HMM）から生成された最尤軌道を基準とした逐次動作生成手法を開発した．ベースライン手法との比較評価実験を行い，軌道の滑らかさおよび生成誤差の面で提案手法が有効であることを示した．実ロボットによる機能検証のため日用品ハンドリングタスクを行うサービスロボットを構築し，音声対話を通じた学習動作の実行を可能とした．

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】21240012 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

知能ロボティクス / 機械学習 / エージェント / 設計工学 / サービス / サービスシステム / サービス工学 / 顧客満足度評価

【研究成果の概要】

サービス提供の自動化と個別適応の実現のためには,サービスの受け手の内的な状態の把握とサービスの選択が準備されなければならない.そこで本研究では受け手の内部状態の推定と満足度評価の具体的事例検証として物品の手渡し動作,お辞儀動作を例として評価指標を導出した.加えて,期待形成あるいは集団顧客の特性を考慮した満足度評価の手法を開発することができた.これにより,サービスシステム構築の基礎的研究を達成した.

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2009 - 2011

【配分額】27,300千円 (直接経費: 21,000千円、間接経費: 6,300千円)

【研究分野】知能機械学・機械システム

【研究領域課題番号】12750204 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

知能ロボット / 機械学習 / 情報理論 / 概念学習 / 強化学習 / 環境地図獲得 / 状態抽象化 / 行動獲得

【研究成果の概要】

本研究の最終年度である本年度は、主に2つの具体的なタスクを対象として取り上げ、ロボットの学習戦略に関する本研究の提案手法を適用した。その2つのタスクとは、・環境報酬に基づく反射的ルール獲得・定性的な観測情報に基づく環境地図の学習である。まず、前者については、従来ロボット学習の分野では別個に扱われてきた帰納的概念学習法と強化学習法とを統合する方法を情報理論的な立場から提案した。この成果は別掲のように雑誌論文で発表済みである。
また、後者については、従来ロボット設計者が暗黙のうちにプログラムに埋め込んでいた環境に関する定性的知識をロボット自身が処理し、環境地図を学習する新しい手法を提案した。この成果も国際学会等で発表され、また雑誌論文に投稿中である。
以上のように、本研究で得られた成果はロボット学習分野において非常に新規性・意義に富んだものであり、本課題が終了した後もさらに発展的なテーマに取り組んで行く予定である。

【研究種目】奨励研究(A)

【研究期間】2000 - 2001

【配分額】2,200千円 (直接経費: 2,200千円)