複数の移動ロボット間での機械学習の共有による適応制御の効率化

近年,災害調査など危険な場所や人の立ち入りが困難な場所でのロボットの活躍が増えていますが,このような環境では路面の摩擦などが未知であるため車輪型移動ロボットが目的通りに正確に走行することは困難です.

本研究ではロボットの速度を所望の速度にするための補償器を機械学習によって構築することを目標としています.このとき,同じ環境下に置かれた同一ハードウェアを持つ複数台のロボット間において互いに学習を共有するというロボット同士の協調によって補償器の構築を効率化できると考えております.

現在,機械学習を実装可能なボードコンピュータを搭載した移動ロボットを用いて,機械学習を用いた補償器の設計を行っております.

 

触覚刺激を用いた聴覚の拡張及び提示波形包絡線の検討

複数の発光・受光素子を用いた高速・高分解能視線計測デバイス開発

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