人間・ロボット共存系における高次コミュニケーションのための概念モデル獲得

获得人机共存系统中高阶通信的概念模型

• 批准号: 08780360
• 负责人: 角所 考
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780360/
• 关键词: マン-ロボットコミュニケーション; 知的ヒューマンインタフェース; 自律移動ロボット; 経路計画; 道標認識; 概念モデル獲得

近年,日常の生活環境において,人間の指示に従って作業を支援・代行する生活支援型ロボットの必要性が高まりつつある.このようなロボットにおいては,人間同士の場合と同様の方法によるロボットへの意志伝達のための知的マン-マシン・インタフェースとして,概念記号によって表現された情報を実世界に即して理解する能力が要求される.このためには,概念記号を理解するための概念モデルが必要であり,かつ,それが人間のもつ概念モデルと一致していることが望ましいが,人間の利用する概念の多くは,ロボットに与えるモデルとしての形式的な定義が困難であるのに加え,その内容が個人によって異なる場合も多いため,ユーザのもつ概念モデルと全く同一のものを予めロボットに与えておくことは不可能に近い.そこで本研究では,ロボット自身が,ユーザのもつ概念モデルを,ユーザとのコミュニケーションを通じて学習・獲得することを目的として,“2番目の3叉路を右折し,..."のように,“3叉路"などの道標概念記号を用いて表現された経路に該当する実際の経路を,自律移動ロボットが未知空間中で発見・移動するための処理について検討した.この処理において,ロボットは,ユーザから与えられた道標概念記号に基づく経路指示と文脈的に整合する経路を,経路と自己の概念モデルとの一致に対する制約を次第に暖めながら環境中で探索する.このことにより,ロボットの概念モデルがユーザのそれと厳密に一致していない場合でも,ロボットはユーザが意図した正しい目的地への到達することが可能となる.さらに,その結果に基づき,ロボットは,経路記述と矛盾する移動経路を負事例,整合する経路を正事例として,自己の道標概念モデルを修正し,ユーザの概念モデルを獲得する.

In recent years, the daily の living environment に お い て, human の instructions に 従 っ て homework を support, designated す る life support type ロ ボ ッ ト の necessity が high ま り つ つ あ る. こ の よ う な ロ ボ ッ ト に お い て は, human with James と の occasions with others の way に よ る ロ ボ ッ ト へ 伝 の will reach の た め の known マ ン - マ シ ン · イ ン タ フ ェ ー ス と し て Concept, mark に よ っ て performance さ れ た intelligence を be world に namely し て understand す る ability が request さ れ る. こ の た め に は, concept token を understand す る た め の concept モ デ ル が necessary で あ り, か つ, そ れ が human の も つ concept モ デ ル と consistent し て い る こ と が hope ま し い が, human の using す る concept の more く は, ロ ボ ッ ト に with え る モ デ ル と し て の が difficult to define forms of な で あ る の に え, そ の content が personal に よ っ て different な も る occasion more い た め, ユ ー ザ の も つ concept モ デ ル と く all same の も の を to め ロ ボ ッ ト に and え て お く こ と は impossible に nearly い. そ こ で this study で は, ロ ボ ッ ト が itself, ユ ー ザ の も つ concept モ デ ル を, ユ ー ザ と の コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン を tong じ て study, obtain す る こ と を purpose と し て, "2's の 3 fold し を right fork road,..." の よ う に, "3" fork road な ど の way label concept token を い て performance さ れ た 経 road に should す る be interstate の を 経 road, self-discipline mobile ロ ボ ッ ト が unknown space で 発 see, mobile す る た め の 処 Richard に つ い て beg し 検 た. こ の 処 Richard に お い て, ロ ボ ッ ト は, ユ ー ザ か ら and え ら れ た road marking concept token に base づ く 経 path と context を に integration す る 経 road, road 経 と his concept モ の デ ル と の consistent に す seaborne る restrict を initial に warm め な が で ら environment to explore す る. こ の こ と に よ り, ロ ボ ッ ト の concept モ デ ル が ユ ー ザ の そ れ と 厳 dense に consistent し て い な い occasions で も, ロ ボ ッ ト は ユ ー ザ が meaning 図 し た is し い destination へ の reach す る こ と が possible と な る. さ ら に, そ の results に づ き, ロ ボ ッ ト は, 経 road account と contradiction す る mobile 経 road を negative examples, integrate す る 経 route を examples と し て, oneself の way standard concept モ デ ル を modified し, ユ ー ザ の concept モ デ ル を get す る.

项目成果

Koh Kakusho: "Recoguition of Social Dancing from Auditory and Visual Information" Proc.of 2nd International Conference on Automatic Face and Gesture Recoguition. 289-294 (1996)

Koh Kakusho：“从听觉和视觉信息中识别社交舞”，第二届自动面部和手势识别国际会议论文集。

柴田史久: "道標の認識に基づく経路記述の理解のための観測行動の計画と道標モルの学習" 第1回ロボティクスシンポジア予稿集. 173-178 (1996)

Fumihisa Shibata：“规划观察行动并学习路标鼹鼠，以基于路标识别来理解路线描述”第一届机器人研讨会论文集 173-178 (1996)。

Fumihisa Shibata: "Mobile Robot Navigation by User-friendly Goal Specification" Proc.of 5th IEEE Workshop on Robot and Human Communication. 439-444 (1996)

Fumihisa Shibata：“通过用户友好的目标规范进行移动机器人导航”第五届 IEEE 机器人与人类通信研讨会论文集。

小林孝至: "単一手書き線画に基づく大まかな3次元形状伝達のための立体復元" 電気学会論文誌(C). 116-C,9. 998-1006 (1996)

Takashi Kobayashi：“基于单手写线条图的粗略 3D 形状传输的 3D 重建”日本电气工程师学会汇刊 (C) 116-C,9 (1996)。

Takashi Kobayashi: "Shape Recovery for Input of a Rough 3D Shape by its 2D Sketch" Proc.of IAPR Workshop on Machine Vision Applications. 99-102 (1996)

Takashi Kobayashi：“通过 2D 草图输入粗糙 3D 形状的形状恢复”Proc.of IAPR 机器视觉应用研讨会。