Transformation modeling of assistive action for exploiting patient's residual motor function

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リハビリテーション現場を観察する中で、ロボットが患者に適切な支援を行うためには、その場所において患者やロボットが取りうる行動（行動可能性）を把握した上で、患者の支援要求を正しく認識し、ロボットの行動可能性の範囲で支援する必要があることが明らかになった。そのため、研究計画を変更し、本年度は、1. エージェント（患者やロボット）が行うことが可能な行動を把握するための環境表現技術である世界状態依存アクショングラフの構築、2. 周辺環境も含めて人の動作を計測するための計測装置の開発に取り組んだ。エージェント（患者やロボット）の行動可能性は、環境中の物体の配置などの環境状態や身体機能などのエージェントの状態に依存して変化する。いつどこでどのような行動が実行可能かを理解するため、行動に関する記号的な知識や、エージェントのサブシステムの性質や環境中の物体集合の幾何情報に基づき、実行可能な行動の時空間的関係を記述する環境表現手法である世界状態依存アクショングラフを構築した。世界状態依存アクショングラフは、行動の実行場所に着目してエージェントが実行可能な行動を実空間に埋め込む方法であり、エッジを行動の実行、ノードを行動の実行場所としたグラフ表現である。エージェントの例としてロボットに本手法を適用し、ロボットの機能を有効活用可能なタスクプランニングが実行可能なことから、提案手法はエージェントが実行可能な行動の時空間的関係が正しく記述可能であることを明らかにした。本成果は、国内会議と国際会議にて発表済みである。また、人の行動や動作は周辺環境の状態に影響を受けるため、広角かつ深度情報が取得可能なカメラを用いた人の動作の計測装置が必要となる。そのため、ステレオカメラを用いた計測装置を構築し、人の関節位置推定や環境モデリングのための解析手法の開発に取り組んだ。