[1Win4] Poster session 1

[1Win4-54] Investigation and Evaluation of Trial-and-Error Information Acquisition through Probing Motion in Obstacle Removal Using a Multimodal Foundation Model

〇Shodai Suzuki¹, Keiichiro Hattori¹, Kazunori Ohno¹, Shotaro Kojima¹, Ranulfo Bezerra¹, Takaaki Nara¹, Satoshi Tadokoro¹ (1.Tohoku University)

Keywords:LLM, Multimodal Model, Obstacle Removal, Trial-and-Error Information Acquisition, Probe Motion

筆者らは，災害時のプラント内部におけるロボットによる障害物除去作業を自動化するための研究を行っている．以前の研究では，マルチモーダル基盤モデルを用いた障害物除去システムを提案し，システムの性能を引き出すためのプロンプト設計の検証を実施した結果，除去可能な物体の選択において70%の正答率を達成した．しかし，本システムの正答率は入力情報に依存するため，障害物の接触関係における不完全性が除去精度の向上を制限していた．
　本研究では，障害物除去システムの正答率向上のため，探り動作による試行錯誤的情報取得を導入する．なお，本稿では探り動作を「障害物の山に存在する物体に短時間のみ力を加え、その反応を観測することで、除去時に新たに接触が発生する可能性のある物体を特定し、障害物除去のための情報を増やす試行的な動作」と定義する．本手法により，システムが動的に障害物の関係性を推定し，より適切な除去手順を導出することを目指す．
　本稿では探り動作を導入したシステムの有効性を評価し，その結果として従来のシステムと比較して正答率が向上することを示す．