2005 Fiscal Year Annual Research Report
ヒューマノイド型ロボットによる暗黙知の表出化に関する研究
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16650214
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| Research Institution | Aichi Prefectural University |
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Principal Investigator |
奥田 隆史 愛知県立大学, 情報科学部, 助教授 (20204125)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井手口 哲夫 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (10305518)
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| Keywords | ヒューマノイド型ロボット / 形式知 / 暗黙値 / 身体知 / 知識変換 / パフォーマビリティ / 連続時間マルコフ連鎖 |
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| Research Abstract |
ヒューマノイド型ロボットはユビキタスネットワークと結びつくことにより,"人が結びつくこと"や"いつでもどこでも心と心が触れ合うコミュニケーションを実現しホスピタリティが向上すること"という点で,重要な役割を果たすものと考えられている.一方で,豊かな社会を実現する上で,身体文化の重要性も再確認されている.このような,我々をとりまく状況に着目し,本論文では,身体文化を具現化することをサポートするツールとしてヒューマノイド型ロボットを利用し,人間の身体知を形式知へと変換するシステムSHREK (System with Humanoid Robots for Externalizing Knowledge)を提案し,簡単な実験によりその有効性を示した.
また,次世代情報通信ネットワークとして,ユビキタスネットワークへの期待が高まっており,このユビキタスネットワークとヒューマノイド型ロボットが融合したネットワーク・ヒューマノイド型ロボット融合システムのプロトタイプシステムを実装した.
実装における問題としてロボットの動作生成を効率的に行う手法を提案した.さらに,ヒューマノイド型ロボットが故障した場合,他の機器にも大きな影響を与える可能性がある.このことから,ヒューマノイド型ロボットが確実に命令を実行できるか,一部の部品が故障した場合でも,どの程度まで目的の動作を行うことができるかなどの評価を行うことは重要である.本研究では,連続時間マルコフ連鎖(Continuous Time Markov Chain,CTMC)モデルを用いて,ネットワーク・ロポットにおけるヒューマノイド型ロボットの生産信頼性(パフォーマビリティ)の評価を行った.
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