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多様な最先端産業の戦略的調査を専門とする米国の調査会社 Technical Insights, Inc.
(本社：テキサス州) では、非構造化環境下における機械学習に基づくロボット工学について調査分析し、体系的にまとめた報告書 "Machine
Learning-Based Robotics in Unstructured Environments" を発行いたしました。
当報告書では、機械学習やロボット工学に関する概念、技術、アプリケーションについて概説し、技術導入における促進・阻害要因、技術ロードマップ、世界の大学および企業における研究内容について詳細に調査分析し、特許情報や主要なコンタクト情報なども盛り込み、概略下記の構成でお届けいたします。
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 技術・アプリケーション
- 技術解説
- 機械学習の重要コンポーネント
- 共通の学習課題
- 機械学習の主要タイプ
- ロボットが学ぶべき内容
- ロボットの学習：機械学習の困難な問題
- 機械学習ベースのロボット工学におけるセンサー技術
- 非構造化環境下におけるナビゲーションのための特徴同定の重要性
- 利用されるさまざまなセンサー
- 機械学習ベースのロボットの設計におけるハードウェア上の課題
- ロボットの学習におけるパラダイム
- 技術ロードマップ
- アプリケーション
第3章 技術導入要因分析
第4章 世界の研究開発
- 大学における研究
- Standford AI Robot (STAIR)プロジェクト
- CALO：Cognitive Agent that Learns and Observesプロジェクト
- ロボティックサッカー：The Brainstormers：University of Osnabruck（ドイツ）
- EU-MOP向けインテリジェントロボットシステムプロジェクト（ギリシャ）
- CoSy：Cognitive Systems for Cognitive Assistants（ドイツ）
- 群ロボット工学（Swarm Robotics）：Universite Libre de Bruxelles（ベルギー）
- HECTOR：Home Environment Cleaning Thoroughly Operating Robotプロジェクト（ドイツ）
- インテリジェントスペースにおける人間観察に基づいたモーションコントロール戦略（日本）、など
- 企業における研究
- LAGR：Learning Applied to Ground Robots（米国）
- 自動ナビゲーション技術（スイス）
- 企業による貢献
- 国際的比較
第5章 特許および主要コンタクト情報
第6章 意思決定支援データベース
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