強化学習を用いたロボットの知能化
近年，人工知能・機械学習技術の発展もあり，これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています．しかし，強化学習を含む機械学習は，一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています．従って，学習時間を短縮することが，実時間で学習する実ロボットにとって，特に解決すべき重要な課題です．私達は，遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し，より高度なロボットの知能化の実現を目指しています．
光の屈折を利用した空間の温度分布の計測手法を開発しました．航空機・自動車・流体機械・家電の周辺に生じる熱の移流などの流体現象の把握に役立ちます．現在，複雑な流れ場にも適用できる手法の開発にも取り組んでいます．
計測法の概要
本計測法は，下図のように光源，1対の放物面鏡およびカメラから構成されたシュリーレン可視化法を応用しています．
このシュリーレン法は，光の屈折を利用した光学可視化法でり，計測対象から発生した空気の密度や温度によって撮影画像に濃淡が現われます．
本計測法では，長焦点レンズを用いて，この画像の濃淡から温度や密度の情報を算出します．
研究シーズの特徴
物体周辺の温度を計測するために，熱電対や浮揚した粒子を必要としません．これにより，流れを乱すことなく温度計測が可能です．また，画像から温度を算出するため，広範囲の温度分布が容易に得られます．測定対象の大きさと形状に制約がございますので，ご気軽にご相談ください．
論文
「Temporal variation of the spatial density distribution above a nanosecond pulsed dielectric barrier discharge plasma actuator in quiescent air」『Physics of Fluids 』30p.116106.
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