実世界の性質を利用した状態行動空間の抽象化と実ロボットへの実装方法の確立

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従来の枠組みの問題点は、「本来、複数のメカニズムによって実現されている汎化作用を、統計に基づくメカニズムのみで説明しようとしている点」にあると考えられる。統計に基づく汎化作用は非常に有効であり、高等生物はこの仕組みを用いていると考えられるが、統計的な仕組みだけでは、情報処理能力の劣った下等な生物の汎化能力を説明することができない。本研究では、「汎化機能を実現しているものは、学習により得られる内部モデルではなく、実世界に最初から存在している普遍的性質である」との仮説をたて、この実世界の普遍的な性質を利用するためのロボットの身体の設計方法、並びに、ロボットが環境に働きかけるなかで、新たな普遍的性質を発見し、状態・行動空間を分化させ、振る舞いの精度を向上させてゆくための発見・学習アルゴリズムの提案を行うことを目的とする。2022年度は、実験を行うためのロボットの製作に注力し、未知形状物を把持可能なソフトロボットハンド、柱状物を昇降可能なソフトロボット、梯子を昇降可能なソフトロボット、突起物の存在する環境を移動可能なソフトロボット、不整地を走破可能な多脚型ロボットの５台のロボットを製作した。現在、試作機は完成しており、次年度より実験に入る予定である。研究成果の発表ならびに、関連研究の調査については、コロナ禍のため出張が制限され、実際に参加して現物を見ることは叶わなかったが、可能な範囲でオンライン等を活用して対応した。