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人間の行動予測に基づく移動ロボットの運動計画

基于人类行为预测的移动机器人运动规划

基本信息

批准号：
07245215
负责人：
高森年
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-07245215/
关键词：
Mobile Robots Home Robots Motion Planning Human Action Prediction of Human Action Stochastic Prediction Stochastic Model Petri Net

项目摘要

本研究では、人間の日常生活を支援したり、病人を介護したりするホームロボットの開発を目指して、人間と協調する移動ロボットを扱っている。人間とロボットの協調の形態にはさまざまな種類やレベルがあるが、最終的には「人間の意図をくみとり、積極的に行動する」という非常に高度なレベルが実現されなければならない。そのためには人間の行動の意図を推察したり、将来の行動を予測できる機能が必要である。その第一段階として、ロボットには、あいまいな人間の行動パターンから次の行動を予測するシステムが必要であると考える。なぜなら、人間の目的や心理状態などの様々な要因がわかっていて、その時の人間の行動パターンが解明されていれば、ロボットは人間の行動を理解して支援することが可能となるからである。そこで、不確定な人間の行動パターンを予測するためのロバストな人間の行動予測システムを提案した。あいまい性を持った人間の動きに対応するために、人間の将来の行動を確率を用いて表現した。まず、人間の行動パターンに対しその行動予測の基本構造として人間の行動の仕組みについて考察を行った。人間の行為は状態と行動に分類することができ、行動を確定行動と確率行動に分類した。次に、状態をプレースに行動をトランジションに置き換え、ペトリネットを用いた一般的なモデル生成法を提案した。その際、不確定な人間の行動をモデル化するために予測トランジションを設けた。以上の方法により人間の行動をモデル化することが可能となった。また、人間の将来の行動の予測に対して、はずれた時のリカバリーとして修正ネットを提案した。修正ネットは、人間の行動モデルネットの下位層に設け、予測があたれば動作せず、はずれればリカバー動作を行なう。さらに、人間の行動予測に関しては、過去の履歴行動に基く条件つき確率を用いて表現し、学習を行なった。最後に、本手法の有効性を示すために、ある一人の学生の起床から登校までの行動をもとにペトリネットを用いてモデル化し、データに基づく学習結果を示し本システムの有効性を検証した。

The purpose of this research is to provide support for daily life in the human world and to provide care for patients. The ロボットの开発を Eye refers to the して, the human world coordinates the する mobile ロボットをっている. Human World Harmony Form Human World Harmony Type Human World Harmony Form Human World Harmony Type Human World Harmony Form Human World Harmony Type Human World Harmony図をくみとり、positive actionする」というvery high heightなレベルが実appearsされければならない. Actions in the world are based on speculation and prediction, and future actions are predictable and necessary. The first stage of そのとして、ロボットには、あいまいな人间のactionパターンから时の动を Predictive and necessary するシステムがであるとtestえる.なぜなら、The purpose of the human world and the psychological state of the human world.ンが解明されていれば、ロボットは人间のactionをUnderstandingしてsupportすることがpossibleとなるからである.そこで、Uncertain action in the world of action パターンをprediction するためのロバストなhuman world action forecast システムをproposal した.あいまい性をholds った人间の动きに対応するために、人间の Future のactionを Accuracy and performance した. The basic structure of まず、人间のactionパターンに対しそのaction forecastとして人间の事组みについてinvestigationを行った. The state of human behavior and the classification of actions, the classification of actions, the determination of actions, and the accuracy of actions. Time に, status をプレースに action をトランジションにSET きchange え, ペトリネットをいた general なモデル generation method を proposal した. The action in the world is uncertain and uncertain, and the action in the world is predicted and predicted. The above method makes it possible to perform human actions in the human world.また, the prediction of future actions in the world, and the はずれた时のリカバリーとして corrected ネットを proposal. Corrected ネットは, human action モデルネットの Lower level にSETけ, predicted action があたればaction せず, はずれればリカバーaction を行なう.さらに、The prediction of actions in the world is based on the conditions and conditions of the actions in the past. Finally, the effectiveness of this method is shown by the way it is done, and the action of getting up and going to school by one person is done.リネットを用いてモデル化し、データに记づくlearning resultsをshowし本システムのeffectivenessを検证した.