2020 Fiscal Year Annual Research Report
認識行動経験の個人化学習に基づくパーソナライズドロボットの文脈適応型知能身体機構
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16H01748
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岡田 慧 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70359652)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 知能ロボット / 認識行動経験学習 / 個人化学習 / パーソナライズドロボット / ロボットシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和2年度は，これまで構築してきた日常生活の適応支援システムのとりまとめと更なる発展を行い基盤技術の実証と評価を行った．まず，従来の冷蔵庫からの物品取り出しと人への受け渡し行動，棚からの物品取り出し行動等の基本動作タスクだけでなく，実際の調理場面での複雑な道具利用とてカレー調理タスクや，弁当へのオカズ詰めタスクを行い，特に人への対話を通じて，その好みを聞きだした上で，それに応じた個人適合型の弁当詰め行動を実現し，本研究して提案してきたシステムがより大規模かつ複雑なタスクへの適応可能性を評価した．
また，これまで構築してきた経験蓄積履歴からのタスク学習研究の深化にも取り組んだ．具体的には従来取り組んだ棚からの物品取り出し行動経験から，対象物とその置かれた状況に応じた単腕・双腕のタスク戦略を獲得する経験適応型のタスク学習において，その学習評価をタスクの失敗期待値で行うという新しい考え方により，少数のデータで実現できることを示した．また，タスクにおける運動，動作，対象物との関係の知識構造の事前情報が重要であるとの観点から，力の関係が重要になる大工動作，運動のタイミングが需要になるコマ回し動作，対象の作用・被作用領域の幾何形状が重要になる注ぎ動作等のタスクに応じた知識構造を導入することで効率的なタスク学習が可能なことを示した．
さらに，本研究の今後の方向性として，主に視覚に頼っていた状況認識に対して，聴覚情報を追加し，特に状況の変化と音環境の変換の関連性から日常生活支援を行うタスク行動の試作を行っている．さらに，研究のアウトリーチを兼ねて科学博物館の公開イベントとして，ロボットの介在による食事体験の向上や，個人毎の思い出を持つロボットによる博物館案内等を実施しHRI評価も含めて，個人の生活体験に関わるパーソナライズドロボットが社会へ与えるインパクトを評価する研究方法論にも取り組んだ．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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