知能システム研究室における研究プロジェクトのご紹介

マルチモーダルカテゴリゼーション
~ロボットによる真の理解~

我々は、ロボットが経験をカテゴリゼーションすることで様々な予測を可能にすることが「真の理解」につながると考えています。こうした考えのもと、ロボットによる真の理解の実現を目指しています。

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チームKara@ge++ (RoboCup@Home プロジェクト)

チームKara@ge++は、当研究室で結成されたRoboCupの@Homeリーグに参加するためのプロジェクトチームです。研究・開発中のロボットDiGOROを用いてRoboCupへの参加だけでなく、展示会でのDemoなど様々な活動を行っています。

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Robotic Playmateプロジェクト

お絵かきやトランプ、じゃんけん、積み木など様々な遊びを通して子供や高齢者とインタラクションするロボットシステムの実現を目指しています。さらに、子供がこうした遊びの中でコミュニケーションや役割分担をどのように学習するのか、その仕組みを解明したいと考えています。

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見た目・機能・使い方の関係性に基づく物体概念獲得

物体、特に道具には機能や使い方といった製作者の意図が存在します。ロボットが物体を学習する際、物体の見た目だけでなく、機能や使い方との関連性を学んで初めて、物体の概念を獲得できたと言えます。また、こうした物体概念獲得のモデル化を目指しています。

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自然言語ロボットタスクプログラミング

家庭など、実際にロボットが使われる現場では、ユーザが必ずしもプログラミングに精通しているわけではありません。従って、ロボットの行動を決定するタスクプログラミングをどのように行うかが問題となります。私たちは、こうしたプログラミングを自然言語で行う枠組みを検討しています。

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SIGVerseを用いた@Homeシミュレーション

SIGVerseは、国立情報学研究所の稲邑先生を中心に社会的知能発生学研究会が開発している社会的知能発生学シミュレータです。これを用いて、実機での実現が困難なロボットタスクの評価や、記号創発などのシミュレーション実験を共同研究として実施しています。

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ロボットのためのロバスト物体認識

ロボットが実環境で行動するためには、視覚情報をベースとした3次元環境の認識が非常に重要です。このプロジェクトでは、提案するリアルタイム3次元センサをベースに、そのセンサを用いた様々な処理・認識手法を実現することを目的としています。

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RRTを用いた双腕同時経路計画

双腕ロボットは、両腕を協調させることで、大きな物体を移動したり、ペットボトルのふたを開けるなど、様々な行動を実現することができます。こうした、双腕を協調させて動かす場合の経路計画手法として、Rapidly-exploring Random Trees (RRT)をベースとした手法を提案しています。

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情報取得カメラ

視覚障害者支援白杖

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知識に基づく3次元復元

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アピアランスモデルによる顔変換

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Frequency Assignmentによる音声分離

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マイクロフォンアレーを用いた車載音声認識

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