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模倣学習を用いたロボットによる高速汎用物体操作

研究課題

産学が連携した研究開発成果の展開 研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラム(A-STEP) 産学共同(育成型)

体系的番号 JPMJTR20RG
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJTR20RG
研究責任者 境野 翔  筑波大学, システム情報系, 准教授
研究期間 (年度) 2020 – 2022
概要研究責任者の手法は比較的短期間・高速動作は他を圧倒する反面、長期間・低速動作ではAIの学習が不安定になった。高速動作できるように制御周期を短くすると、長期間の動作に必要な予測ステップが長くなってしまうからだ。これまでの検証により、動作に応じて入力周期を調整し、長期間の動作に対しては入力周期を長くすればよいことをあきらかにしたが、どの程度の周期にすればよいかは自明ではない。よって、本研究課題では動作に応じて入力周期を調整する機構や、短期間のタスクを組み合わせることで長期間のタスクを実現する手法を開発することで長期推論の学習を安定化し、長期間・低速動作に提案手法を拡張することを目的とする。

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2020-12-16   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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