人間が介在する動的環境下におけるロボットの戦略的動作の発現メカニズム

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環境がダイナミックに変化する中で作業を遂行するには、知覚と行動の密な結合が不可欠である。本研究では、このような作業の一例として「ボールの打ち返し」タスクを取り上げ、特に知覚と行動を結ぶモデルの学習的獲得方法を中心に検討し、目標タスクを実行するロボットシステムの実現をはかった。この結果、飛行中のボールのステレオ画像シーケンスを入力とし、予め設定した打ち返し領域にボールが到達する時間・位置・速度およびボールの回転状態の予測結果を出力とする知覚処理系を実現した。飛行物体の運動を表現するためにこれまで用いてきた状態変数に基づくモデルの代わりに、ボールの軌道変化を幾何学的に捉えパラメータのマッピングとしてモデル化したことがポイントであり、これによりボールの軌道予測精度が飛躍的に向上した。また、ボールのコースや速度、スピンの大きさや方向にも十分対応できることを確認した。現在、知覚処理系で得られたボールの状態予測結果に基づいて適切な打球動作を生成する行動処理系の機能向上をはかっている。知覚処理系で採用した新しいモデリング手法が行動処理系においても効果を発揮するものと考えられ、この結果として、本研究の最終目標である状況に応じた戦略的動作の発現が可能になるものと思われる。