カオス短期予測手法に基づく音声指令制御システムの操作性向上

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カオス短期予測法は性質が既知のカオス発生源に対しては有効なことが知られているが、カオス性が定量化できない実システムにおいてはその有効性が定かではない。本研究は、カオス短期予測法に用いられるシステムの挙動予測データベースの考え方を応用して、音声指令システムにおける指令誤認識による操作性悪化を改善しようとするものである。音声指令システムにおいては音声誤認識がある程度避けられないため、"言い直し"による制御入力の遅れや誤入力に対する安全性の確保が重要である。そこで本研究においては、音声命令のご認識を減らすために、状態推移ベータベースを用いてシステムがおかれている状況の把握と予測を行うことが効能か否かを探り、カオス短期予測の手法が音声指令制御システムの操作性向上を目指している。15年度は音声命令を認識して走行を制御する試験車両システムを構築した。供試用車両にステレオ立体視システムを導入し、廊下や角を認識するだけでなく歩行者や障害物に対しても対応できるようにした。その結果、ハフ変換を使ってステレオ立体視の実時間処理が可能となり、下り階段に車両が近づいた場合、危険を察知して回避行動をとることができるようになった。また、ハフ変換を使って廊下を認識する際のパラメータ空間に時間軸を加えることにより、不確定性を有する時系列の予測にカオス短期予測手法が使える見通しがついた。車両からの視覚情報によりシステム状態の短期予測が可能となれば、次に操作者から与えられるであろう音声命令が幾つか想定できることになる。その想定された音声命令とは異なった命令語が認識された場合には誤認識である可能性が高いため、確率的認識手法を応用すれば音声指令機械システムの操作性を向上させることが可能であることが分かった。