人との対話に基づくロボットの逐次的行動ネットワーク構成法

2007 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19700199
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: NEO Ee Sian National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, 知能システム研究部門, 研究員 (20443210)
• Keywords: 知能ロボット / 行動 / インタラクティブ教示 / 行動計画

Research Abstract

本研究は,常に変化するダイナミックな日常生活の環境で,予想できない状況に直面したときでも,自ら人や別のシステムの介入を求め,作業を遂行し,そこで得られた"経験"を蓄え,自律機能を向上させるロボットシステムの実現を目標とする。そのために,ロボットが自ら教示を求める"双方向"のインタラクティブな教示法を実現し,以下の二項目を明らかにする:
1,作業の逐次記憶方式:
作業遂行時の選択行動,注目点,ロボットの身体情報,行動情報および感覚情報を一時的に格納し,これらの情報の評価に基づき必要な情報をシステムの作業データベースに,システムが自ら再利用できる形で,記憶する方式を明らかにする。
2,デッドロック打破のメカニズム:
前項で開発した作業の逐次記憶方式を利用し,構造化された作業データベース空間内で保持された情報を必要に応じて効率的に検索,新たに獲得された環境情報と関連付け,新たな状況と関連付けできないときのエラー検出,人の介入を求めるメカニズムを確立する。
本年度は,作業を遂行するためのもっとも基本的な動作単位を行為と定義し,多種多様な作業に共通に必要とされる行為を知覚行為,身体行為および発話行為に分類した行為記述フレームワークを構築し,記述された行為を格納した行動データベースを用いて,作業を計画するシステムを実現した。これにより,人との対話に基づくロボットの逐次的行動ネットワーク生成の実現に向けて,多種多様な作業に共通に必要とされる一般的な行動の記述法の評価を行うことが可能になった。