マルチモーダル基盤モデルによる暗渠・坑道巡視ロボットのナビゲーション

研究プロジェクト概要

定期的な実施が義務付けられている暗渠や坑道、トンネルの巡視点検を代替する移動ロボットを研究しています。このような一様な屋内環境では、GPSやSLAMによる位置推定に基づく従来の自動巡行アルゴリズムは適用できません。また、未知の変状やトラブルも発生しうるため、柔軟な状況判断と行動計画が求められます。そこで本研究では、点検の背景情報やロボットに搭載したセンサの出力をマルチモーダル基盤モデル（AI）に与え、環境と自己の状況を俯瞰的に考慮した行動を生成することで、熟練点検員のような「よしなに」点検を行うロボットを目指しています。

関連リンク

発表論文

1. “Autonomous Navigation and Inspection Using Multimodal LLM Without Global Maps”
   Authors: Ryosuke Yamanaka, Shunsuke Katayose, Yoshito Okada, Kazunori Ohno, Satoshi Tadokoro
   Conference: Nvidia GPU Technology Conference (GTC) 2025
   
2. “マルチモーダル基盤モデルによる自己と環境の状況を俯瞰的に考慮した坑道巡視ロボットの行動生成に関する研究”
   Authors: 山中涼丞、片寄俊介、岡田佳都、大野和則、田所諭
   Conference: ロボティクス・メカトロニクス 講演会 (ROBOMECH) 2025