長濱 幸輝 さんがAsia Pacific Conference on Robot IoT System Development and Platform (APRIS)でBest Short Paper Awardを受賞

【研究目的】
自律移動型ロボットに欠かせない、現在地推定と地図生成に関する技術の負荷を汎用的に減らす処理機構を実現するためです。

【研究内容】
私が行った研究では、自律移動型ロボットに欠かせない「SLAM」と呼ばれる現在地推定と地図生成を同時に行う技術の処理負荷を減らす処理機構を、汎用性を担保して実現するため、メモリを利用傾向ごとに細分化して予測モデルを構築しました。
実機のロボットから取得できるデータをもとに予測精度の評価を行った結果、非常に小さな誤差でのメモリ利用量予測が可能になりました。

【今後の展望】
今後街中や家庭へのロボットの普及を進めるにあたり、一番の大きな壁はローコスト化だと考えています。
しかし、それを成し遂げるためにはロボット上で動くアプリケーションの軽量化や、ハードウェア性能を下げてもアプリケーションが動くようにすることが必要です。
近年注目されている「エッジコンピューティング」と呼ばれている技術を活用し、サーバや他のマシンに処理を移譲（オフロード）するしくみを作ることによって、この課題を解決できると考えています。
そのため、私が定義した予測モデルを生かし、ロボットリソースの負荷利用予測に役立てたいと考えています。
今後の課題として、まず今回使用したロボット1種類?1台という構成では不十分なので、様々な構成でモデルを評価することも検討しています。
また、実際にオフロード機構を実装し、評価を行うことによって汎用性を確かめることが必要です。
人とロボットが共働し互いにインタラクションができるようになるその日まで、私はこの技術の開発に寄与したいです。