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| 講演名 | 2022-03-07 15:55 遠隔ロボットによる円滑な柔軟物操作のための力触覚ガイドつき制御システム ○飯田智子・粟野皓光（京大）  VLD2021-89 HWS2021-66 |
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| 抄録 | （和） | 深層ニューラルネットワーク（DNN）の発見により人が担っていた知的作業の自動化が進みつつある．近年では，画像・音声認識に留まらず，自動運転や知能ロボット制御といった実世界に働きかける応用先も開拓され始めている． 直接的に人の役に立つ労働力の提供が期待される一方で，DNNの推論誤りが人命を脅かす危険性が指摘されている．そこで，DNNによる完全自動化を基本としつつも，DNNの推論が大きく外れそうな場合を検知して，その時だけ人間側へロボットの制御権を移す人とDNNの協調制御が注目されている． これまでにも，物体把持等の構造化しやすいタスクにおいては人とDNNの協調制御が実現されているが，DNNの推論結果に対する信頼度をリアルタイムに算出することが困難であったために，柔軟物の操作といった時々刻々変化する環境に動的に適応することが求められるタスクへの人・DNN協調制御応用は進んでこなかった．そこで，本研究では，DNNの推論結果に対する不確実性をリアルタイムに評価する機構を導入し，予測確度によって人とDNNの主従を動的に切り替える人・DNN協調制御システムを提案する． 実ロボットを用いた実験の結果，人もしくはDNNが単独で制御した場合に比べ柔軟物折り畳みに要する時間を31.5%もしくは10.6%削減できることを明らかにした． |
| （英） | Discovery of deep neural networks (DNNs) has led to the automation of intellectual tasks that used to be carried out by humans. Recently, DNNs have begun to be applied not only to image or speech recognition, but also to real-world applications such as automated driving and intelligent robot control. While DNNs are expected to provide useful labor directly, there is a concern that inference errors in DNNs may threaten human lives. In order to solve this problem, researchers have been focusing on the cooperative control between humans and DNNs, where DNNs can detect when their inferences are likely to be wrong and transfer the control to humans. Although human-DNN cooperative control has been realized for easily structured tasks such as object grasping, it is still difficult to calculate the confidence level of DNN's inference results in real time. Accordingly, the application of DNNs to tasks that require dynamic adaptation to ever-changing environments, such as the manipulation of flexible objects, has not progressed. In this study, we propose a human-DNN cooperative control system that dynamically switches the master-slave relationship between the human and DNN according to the prediction accuracy by introducing a mechanism that evaluates the uncertainty of the DNN's inference results in real time. The results of experiments using a real robot show that the time required for flexible object folding can be reduced by 31.5% or 10.6% compared to the case where the human or DNN controls the robot alone. |
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| キーワード | （和） | 協調制御 / 遠隔制御 / End to End 学習 / 人型ロボット / / / / |
| （英） | shared control / teleoperation / end to end learning / humanoid robots / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 412, VLD2021-89, pp. 69-74, 2022年3月. | |
| 資料番号 | VLD2021-89 | |
| 発行日 | 2022-02-28 (VLD, HWS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2021-89 HWS2021-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD HWS |
| 開催期間 | 2022-03-07 - 2022-03-08 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 |
| テーマ（英） | Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2022-03-VLD-HWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 遠隔ロボットによる円滑な柔軟物操作のための力触覚ガイドつき制御システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Force-Haptic Guided Control System for Smooth Manipulation of Flexible Objects by Teleoperated Robots |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 協調制御 / shared control |
| キーワード(2)（和/英） | 遠隔制御 / teleoperation |
| キーワード(3)（和/英） | End to End 学習 / end to end learning |
| キーワード(4)（和/英） | 人型ロボット / humanoid robots |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯田 智子 / Satoko Iida / イイダ サトコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 粟野 皓光 / Hiromitu Awano / アワノ ヒロミツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-07 15:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2021-89, HWS2021-66 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.412(VLD), no.413(HWS) |
| ページ範囲 | pp.69-74 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-28 (VLD, HWS) |
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