ヒューマノイド型ロボットによる暗黙知の表出化に関する研究

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ヒューマノイド型ロボットは。ビキタスネットワークと結びつくことにより,"人が結びつくこどや"いつでもどこでも心と心が触れ合うコミュニケーションを実現しホスピタリティが向上するこどという点で,重要な役割を果たすものと考えられている。一方で,豊かな社会を実現する上で,身体文化の重要性も再確認されている.このような,我々をとりまく状況に着目し,本研究では,身体文化を具現化することをサポートするツールとしてヒューマノイド型ロボットを利用し,人間の身体知を形式知へと変換するシステムSHREK(System with Huraanoid Robotsfor Externalizing Knowledge)を提案し,複数の被験者による実験を実施し有効性を示した.SHREKによって得られた知見を,新入生のコンピュータリテラシー教育へと活用した。また,次世代情報通信ネットワークとして。ビキタスネットワークへの期待が高まっており,この。ビキタスネットワークとヒューマノイド型ロボットが融合したネットワーク・ヒューマノイド型ロボット融合システムのプロトタイプシステムについての,運用時の性能評価モデルを構築し,その性能評価を実施した.さらに,ヒューマノイド型ロボットが故障した場合,他の機器にも大きな影響を与える可能性がある。このことから,ヒューマノイド型ロボットが確実に命令を実行できるか,一部の部品が故障した場合でも,どの程度まで目的の動作を行うことができるかなどの評価を行うことは重要である。そこで,本研究では,連続時間マルコフ連鎖モデルならびにマルチエージェントモデリングを用いて,ネットワーク・ロボットにおけるヒューマノイド型ロボットの生産信頼性(パフオーマビリティ)の評価を行った.