ロボット動作生成のための能動知覚経験による静止物体の動特性推定

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研究内容:ロボットの能動知覚経験をもとに物体の特徴量を自己組織化するモデルを構築し,道具身体化応用へと発展させた.具体的にはヒューマノイドロボットRobovie II-sの押し動作を卓上操作可能な様々な物体に対して行い,観測した物体挙動とロボット動作から物体の動きを表現する特徴量を自己組織化した.実験の結果,「転がる」「滑る」「跳ねる」「倒れる」の4挙動を分類する特徴量の自己組織化に成功した.道具使用動作として,T字,I字,L字の三種の道具を用いて動作生成を行った結果,各道具特性を推定することに成功し,T字やL字道具のフック形状を用いて対象物体の引き動作を生成することに成功した.研究意義:人間は経験から環境を知覚する特徴量(不変項)を獲得するといわれている.本モデルは人間の知覚機構をもとにロボットの知覚・行動生成機構を構築することを目標とした.また,道具使用動作は知能の特質であるといわれており,人間社会で活躍することが期待される知能ロボットには必要不可欠な機能である.本研究では動作を作り込まず,ロボットの経験から道具使用動作を生成することを目標とした.研究の重要性:本モデルは人間が不変項を獲得する過程の理解に通じることが期待され,将来的には人間と同様,発達的に知識や行動を獲得するロボットにつながることが期待される.これにより,環境適応性の高い知能ロボットの実現につながると期待される.