ロボットラーニング研究室の山之口 智也さん(博士後期課程2年)が、2022 博士キャリアメッセKYOTOにおいて、島津製作所賞を受賞しました。(2022/11/01)
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京都クオリアフォーラム主催、2022博士キャリアメッセKYOTO第2部
～博士学生を知る～は、博士に対する期待や現状を本音で語りあい、博士後期課程の学生を京都・奈良で 盛り上げるための第一歩として、文部科学省技術イノベーション創出に向けた大学フェローシップ創設事業」「JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム」に採択された京都・奈良の6大学が連携して企画しました。「博士学生を知る」「共に育てる」「交流」「スキルアップ」「社会を知る」の機会として、博士後期課程の学生が自分自身と研究活動をPRする場です。 博士学生の発表に対して、参加者全員がインパクトのあった発表に投票し、ベストインパクト賞を決定する他、賛同企業が選出する企業賞を選出しました。 |
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- 受賞者 Awardee：
山之口 智也
写真は山之口さん
- 受賞研究テーマ Research theme：
"Randomized-to-Canonical Model Predictive Control for Real-world Visual Robotic Manipulation"
本研究ではSim-to-Real転移可能な視覚ダイナミクスモデルの学習アルゴリズム、及び視覚ダイナミクスモデルを用いたモデル予測制御フレームワークを提案した。我々の学習アルゴリズムはランダム化環境と合わせて正準環境(ランダム化環境とは対照的にパラメータが固定された環境)のデータを活用してモデル学習を行う事で、任意のドメインの観測画像からのタスクに関連する特徴量の抽出とそれを用いたダイナミクスの学習を同時に可能にする。これにより、実環境の観測画像からもタスク達成に重要な特徴量を抽出可能なモデルを構築できる。ロボットハンドによるバルブ回転タスクとブロックはめ込みタスクによって提案手法の有効性を検証した。実験の結果、提案した視覚ダイナミクスモデルがタスクに重要な特徴量を抽出できること、また学習モデルを用いたモデル予測制御フレームワークが実環境にそのまま転移できることを確認した。
- 著者 Authors：
Tomoya Yamanokuchi, Yuhwan Kwon, Yoshihisa Tsurumine, Eiji Uchibe, Jun Morimoto, and Takamitsu Matsubara
- 受賞者のコメント Awardee's voice：
この度は、このような賞を受賞させていただき、身に余る光栄です。 ご指導・ご助言をいただいた松原先生、そして共著者の方々に感謝申し上げます。 本受賞を励みに、今後もより一層精進してまいりたいと思います。
- 外部リンク Links to：
京都クオリアフォーラム：https://kyoto-qualia-forum.jp/
2022博士キャリアメッセKYOTO第2部案内 PDF：20221101_qualia.pdf