内部モデルを用いたセンサフュージョンシステムの研究

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本研究は、複数のセンサからの情報に対し、柔軟性と信頼性の高い自律分散型の認識判断機構を実現することを目指した研究である。特にセンサフュージョンの構造を記述する手法として、対象の内部モデルを利用する方法を提案し、並列処理を用いて自律分散型センサ情報処理を実現するものである。また、実例として、視覚ー触覚ー運動系の融合を目指したセンサフュージョンシステムを試作し、内部モデルを利用した処理アルゴリズムを実現した上で、その情報処理機能を理論的・実験的に明らかにすることを目的とする。本年度は、階層型の自律分散処理機構として、主として非リアルタイムの知識処理的な処理を行う上位層とリアルタイムの信号処理的なセンサフィールドバックを主体とする下位層に分けた処理システムを試作した。このシステムでは、それぞれの処理構造並びにこれらの層間のインターフェイスを設計の焦点となるが、内部モデル記逆に基づく設計を行い、システム全体の動作も確認した。また、前年度試作したシステムに運動系(能動的センシングの実現)を付加し、動物体の形状の認識を実例に認識アルゴリズムのシミュレーションを行い、能動的センシングの有効性を確認した。さらに、最終的なシステムとして視触覚融合システムを完成させた。このシステムは、視覚及び運動系に取り付けられた触覚を感覚入力とした用い、これらの入力に対応した複数台のTransputerによる並列処理を実現したものである。このシステムを用い、3次元形状認識を実例として評価実験を行い、基本的な動作を確認した。最後に、本研究を通して得られた知見を整理し、内部モデルの有用性、内部モデルの実現手法、センサ情報処理おける自律分散型処理の意義等を明らかにした。