力学的情報処理の階層化に基づく知能ロボットのリアルタイムカーネルの構築
| Project/Area Number |
15017219
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Science and Engineering
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岡田 昌史 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 講師 (60323523)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 仁彦 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (20159073)
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| Project Period (FY) |
2003
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2003)
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| Budget Amount *help |
¥5,400,000 (Direct Cost: ¥5,400,000)
Fiscal Year 2003: ¥5,400,000 (Direct Cost: ¥5,400,000)
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| Keywords | 力学系 / 記号空間 / 引き込み現象 / 自己組織化マップ / ヒューマノイドロボット / 全身運動 / 脳型情報処理 / 自律運動 |
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| Research Abstract |
これまで,ロボットの行動決定のための情報処理系はオートマトンやモジュールのネットワークとして記述される離散事象システムとして表現されてきた.ここでは,各ノードやモジュールが個々の処理を行い,せいぜいこれらの組み合わせの数の情報処理しか実現できない.これはフレーム問題として,実世界に対応した情報処理系の実現に向けた大きな問題となっている.これに対し,生体内における力学現象から力学系と知能の密接な関係が注目されるようになり,力学系を用いた情報処理系の設計が行われるようになってきた.本研究では,力学的情報処理系を基礎として,これを扱う記号空間の構成法を以下の二つの手法によって示す.
(1)関数空間の設計による記号空間の設計
運動を決定する運動空間のベクトル場を定める上層の空間が存在し,この中の点が力学系に従って移動することにより,運動空間でのベクトル場が連続的に変わり,ロボットの運動の生成と遷移を実現をする.1つの運動を記号空間での1点として表現し,これが時空間的に連続に動くことでロボットの運動を定める構造となっている.
(2)自己組織的にシンボルを獲得する空間の設計
自己組織化マップを用いることで,力学系を連続的に配置する機構を設計する.従来の自己組織化マップでは時系列信号を陽に扱うことは困難であったため,ここではDBSOM(Dynamics-based Self Organizing MaP)を開発し,運動の記憶と再生を可能とする記号空間を設計する.
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Report
(1 results)
Research Products
(5 results)
