メタバース時代の知能化プラットフォームの提起と仮想空間/実空間の写像関係における研究課題の論点整理
メタバース時代のサイバーフィジカルシステムにおける知能化技術の基礎研究を実施していくにあたって，3次元立体映像メディア技術を取り入れた知能化プラットフォームを提唱し，その導入事例となる基礎的な3軸ロボットアームを対象に，自律制御のための強化学習を取り挙げた．特に，メタバース時代においても温故知新の課題であるリアリティギャップに関して，仮想物理空間での報酬系の比較実験から，形状に関するリアリティギャップはアルゴリズムの報酬設計によって一定程度回避できることを示した．さらに，メタバース時代のリアリティギャップに関する議論を進め，通信に関するオーバヘッドの影響が今後の課題であることの論点を整理した．...
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| Published in | 映像情報メディア学会誌 Vol. 79; no. 1; pp. 128 - 134 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
一般社団法人 映像情報メディア学会
2025
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1342-6907 1881-6908 |
| DOI | 10.3169/itej.79.128 |
Cover
| Abstract | メタバース時代のサイバーフィジカルシステムにおける知能化技術の基礎研究を実施していくにあたって，3次元立体映像メディア技術を取り入れた知能化プラットフォームを提唱し，その導入事例となる基礎的な3軸ロボットアームを対象に，自律制御のための強化学習を取り挙げた．特に，メタバース時代においても温故知新の課題であるリアリティギャップに関して，仮想物理空間での報酬系の比較実験から，形状に関するリアリティギャップはアルゴリズムの報酬設計によって一定程度回避できることを示した．さらに，メタバース時代のリアリティギャップに関する議論を進め，通信に関するオーバヘッドの影響が今後の課題であることの論点を整理した． |
|---|---|
| AbstractList | メタバース時代のサイバーフィジカルシステムにおける知能化技術の基礎研究を実施していくにあたって，3次元立体映像メディア技術を取り入れた知能化プラットフォームを提唱し，その導入事例となる基礎的な3軸ロボットアームを対象に，自律制御のための強化学習を取り挙げた．特に，メタバース時代においても温故知新の課題であるリアリティギャップに関して，仮想物理空間での報酬系の比較実験から，形状に関するリアリティギャップはアルゴリズムの報酬設計によって一定程度回避できることを示した．さらに，メタバース時代のリアリティギャップに関する議論を進め，通信に関するオーバヘッドの影響が今後の課題であることの論点を整理した． |
| Author | 松村, 嘉之 岸川, 智哉 木下, 功士 |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2025 一般社団法人 映像情報メディア学会 |
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| DOI | 10.3169/itej.79.128 |
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| Discipline | Engineering |
| EISSN | 1881-6908 |
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| Issue | 1 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 映像情報メディア学会誌 |
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| PublicationYear | 2025 |
| Publisher | 一般社団法人 映像情報メディア学会 |
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| References | 13) J. Schulman et al.: "Proximal policy optimization algorithms", arXiv: 1707.06347 (2017 16) https://cluster.mu/（2024.3閲覧） 11) F. Diggelen et al.: "The Influence of Robot Traits and Evolutionary Dynamics on the Reality Gap: "IEEE Transactions on Cognitive and Developmental System (2021 17) https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000103.000034617.html（2024.3閲覧） 12) K. Hasselmann, et al.: "Empirical assessment and comparison of neuro-evolutionary methods for the automatic off-line design of robot swarms", Nature Communications, Vol.12, pp.4345 (2021 1) 加賀美聡, ほか：“脚型ロボット感覚行動統合研究プラットフォームJROB-1”, 日本ロボット学会誌, 16, 5, pp.623-628（1998） 2) B. Balaji, et al.: "DeepRacer: Autonomous Racing Platform for Experimentation with Sim2Real Reinforcement Learning", Proc. 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (2020 8) 白瀬敬一：“ディジタルツインの捉え方－シミュレーションからディジタルツインへ”, 日本機械学会誌, 124, 1231, 6-9（2021） 14) T. Haarnoja et al.: "Soft Actor-Critic Algorithms and Applications", arXiv:1812.05905 (2019 9) N. Jakobi, P. Husbands and I. Harvey: "Noise and the reality gap: the use of simulation in evolutionary robotics", ECAL 1995: Advance in Artificial Life, Springer, pp.704-720 (1995 7) http://unity.com/ja/solutions/automotive-transportation-manufacturing（2024.3閲覧） 5) 立川悠輝, 福田竜也, 森崇, 高瀬英希：“自動運転車および電気自動車の走行シミュレーションのための都市空間環境開発”, 情報処理学会研究報告, 2021, 23（2021） 10) J. Tobin et al.: "Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world", Proc. 2017 IEEE/RSJ international conference on intelligent robots and systems (IROS), 23-30 (2017 4) 野田哲男：“生産分野に向けた作業知能：産業用ロボットを進化させる知能化技術”, 日本ロボット学会誌, 31, 1, pp.10-13（2013） 15) https://hello.vrchat.com/（2024.3閲覧） 6) A. Juliani et al.: "Unity: A general platform for intelligent agents", arXiv:1809.02627 (2018 3) http://mobile-aloha.gihub.io./（2024.3閲覧） |
| References_xml | – reference: 7) http://unity.com/ja/solutions/automotive-transportation-manufacturing（2024.3閲覧） – reference: 15) https://hello.vrchat.com/（2024.3閲覧） – reference: 17) https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000103.000034617.html（2024.3閲覧） – reference: 1) 加賀美聡, ほか：“脚型ロボット感覚行動統合研究プラットフォームJROB-1”, 日本ロボット学会誌, 16, 5, pp.623-628（1998） – reference: 4) 野田哲男：“生産分野に向けた作業知能：産業用ロボットを進化させる知能化技術”, 日本ロボット学会誌, 31, 1, pp.10-13（2013） – reference: 13) J. Schulman et al.: "Proximal policy optimization algorithms", arXiv: 1707.06347 (2017) – reference: 2) B. Balaji, et al.: "DeepRacer: Autonomous Racing Platform for Experimentation with Sim2Real Reinforcement Learning", Proc. 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (2020) – reference: 5) 立川悠輝, 福田竜也, 森崇, 高瀬英希：“自動運転車および電気自動車の走行シミュレーションのための都市空間環境開発”, 情報処理学会研究報告, 2021, 23（2021） – reference: 6) A. Juliani et al.: "Unity: A general platform for intelligent agents", arXiv:1809.02627 (2018) – reference: 14) T. Haarnoja et al.: "Soft Actor-Critic Algorithms and Applications", arXiv:1812.05905 (2019) – reference: 12) K. Hasselmann, et al.: "Empirical assessment and comparison of neuro-evolutionary methods for the automatic off-line design of robot swarms", Nature Communications, Vol.12, pp.4345 (2021) – reference: 16) https://cluster.mu/（2024.3閲覧） – reference: 8) 白瀬敬一：“ディジタルツインの捉え方－シミュレーションからディジタルツインへ”, 日本機械学会誌, 124, 1231, 6-9（2021） – reference: 11) F. Diggelen et al.: "The Influence of Robot Traits and Evolutionary Dynamics on the Reality Gap: "IEEE Transactions on Cognitive and Developmental System (2021) – reference: 9) N. Jakobi, P. Husbands and I. Harvey: "Noise and the reality gap: the use of simulation in evolutionary robotics", ECAL 1995: Advance in Artificial Life, Springer, pp.704-720 (1995) – reference: 3) http://mobile-aloha.gihub.io./（2024.3閲覧） – reference: 10) J. Tobin et al.: "Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world", Proc. 2017 IEEE/RSJ international conference on intelligent robots and systems (IROS), 23-30 (2017) |
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| SourceType | Publisher |
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| SubjectTerms | Unity メタバース リアリティギャップ 強化学習 知能化プラットフォーム 通信方式 |
| Title | メタバース時代の知能化プラットフォームの提起と仮想空間/実空間の写像関係における研究課題の論点整理 |
| URI | https://www.jstage.jst.go.jp/article/itej/79/1/79_128/_article/-char/ja |
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