研究分担者
この研究課題のドキュメント
研究課題基本情報（最新年度）
研究期間
2001年度〜2005年度研究分野
審査区分
研究種目
創成的基礎研究費→学術創成研究費
研究機関
東京大学
配分額
- 総額：389740千円
- 2002年度：104000千円 (直接経費：104000千円)
- 2003年度：104000千円 (直接経費：80000千円, 間接経費：24000千円)
- 2004年度：97240千円 (直接経費：74800千円, 間接経費：22440千円)
- 2005年度：84500千円 (直接経費：65000千円, 間接経費：19500千円)
研究概要（最新報告）
模倣機能に関して、以下の成果を得た。
(1)行動観察・認識システム:マルチセンサ型人間日常生活行動計測システムとその統一的計測データ管理機構を実現した。さらに、大量の人間観察データからの統計的機械学習による時系列解析モデルに基づく典型行動パターンの抽出手法や、動作の識別や予測における人間の定性的な事前知識の組み込みが容易でかつ結果として推定精度を向上させうる解析手法を構築した。
(2)行動生成・修正システム:複雑な身体を持つヒューマノイドロボット自身が試行を繰り返して実現する行動修正法と、ヒューマノイドの複雑な動作を人間がその場の状況に応じて容易に教示する行動修正システムを構築した。さらに行動プランナと空間プランナを統合、それらを並列かつ相互依存的に実行する模倣システムを実現した。
(3)人間の模倣機能解明とモデル:認知心理学で「真の模倣」、「擬似模倣」として別個に扱われて来た模倣様の行動を統合し、模倣に関連する認知機能要素や脳機能と対応づけた、模倣の統合的機能マップを構築した。また、全身動作の模倣に関する身体性の情報構造理論や大域動力学構造モデル、認識・行動・概念形成・文脈処理などの脳機能に基づく行為文脈の自己組織学習と認識のニューラルネットワーク計算モデル、さらに模倣能力の創発・学習・発達モデル、を構築し実験的に検証した。
(4)行動模倣学習システム:生活支援ルーム型行動模倣学習システムを実現し、同じ目的に対して複数の手法がある場合でも、それらを学習し、状況に合わせて選択することで人間と同様の効果をもつ作業実行が可能なことを実証するとともに、等身大ヒューマノイド行動模倣統合システムを構築し、道具の形状とその柔軟な利用方法の獲得や道具利用による対象物体変形からの道具使用の意味理解ができることを実証、ロボティクスによる人の行動・作業の目的レベルでの模倣の実現可能性を示した。
Imitation is the most fundamental intelligence as for the integrated behavior system of the cognitive brain functions and the developmental ability to learn new behaviors from man to adapt real environment. The following researches were conducted aiming at the science and technology of imitation. The following results would form not only the nucleus to develop new intelligent systems but also theoretical basis of cognitive science research fields.
1) Construction of action observation and recognition systems :
An environmental embedded system to measure human motions and a smart and flexible data management framework are developed. Based on the observation system, daily behavior pattern discovery, extraction methods, and robust action recognition frameworks based on statistical machine learning techniques with massive human motion data are presented and verified.
2) Construction of action generation and correction systems :
Humanoid behavior modification methods via evolutional approaches and human teaching assistance approaches are developed. In the latter approach, humanoid recognizes situations of the real world and learn what should be paid attention.
3) Elucidation and modeling of human imitation function:
Building synthetic functional map on imitation : This map clarifies several aspects of behavior imitation by making correspondence to brain functions. A theory for whole-body dynamic action that is called global dynamics mechanism is proposed and verified by analyzing rolling and rising motion of human and humanoid. Novel self-organizing network models are constructed representing several functions of brain from low-level visual perception to high-level context processing. Experimental studies on emergence of intelligence and development of cognition of human baby is executed.
4) Experimental systems for realizing behavior imitation :
Behavior imitation systems are realized based on humanoid and room-typed intelligent robot systems in order to verify the techniques proposed in the above research achievement (1-3) works well. The result implies that intelligent systems with the proposed human action observation and recognition methods, behavior generation and modification methods are proved to achieve goal-level imitation tasks.
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