2022 Fiscal Year Final Research Report
Active Decision Making for Efficient Learning of Spatial Concepts by Autonomous Mobile Robots
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20K19900
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 能動探索 / 能動学習 / 能動的推論 / 確率的生成モデル / 自律移動ロボット |
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| Outline of Final Research Achievements |
As research outcomes, we proposed an active inference algorithm that combines sequential Bayesian inference with particle filtering and determines search locations based on information gain in a probabilistic generative model to facilitate spatial concept formation. Experimental results demonstrated the enhanced accuracy and efficiency of the proposed method in forming spatial concepts within home environments.
Furthermore, we presented a highly accurate and lightweight online learning algorithm for spatial concepts and addressed the issue of determining robot actions in service tasks. Additionally, we laid the foundation for a probabilistic generative model inspired by the hippocampus, a brain region associated with spatial cognition.
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| Free Research Field |
記号創発ロボティクス
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
人同士のコミュニケーションにおいて，わからないことを聞く能力は重要である．ロボットにおいても同様であり，教示された内容の受動的な学習や命令された内容の一方的な実行のみでは本質的な意味での人とロボットの協働は実現できない．自らの知識獲得のために人に質問する能動学習は，人との言語的コミュニケーションの能力を拡張できる．能動学習は，知識を活用したタスク実行の能力と組み合わせることにより，言語を学習・使用し行動意思決定する高度な自律性の実現につながると考える．空間に関する汎用的な知識を持つロボットは，ナビゲーションを始めとする様々なタスクや場所ごとに適切な生活支援の実現につながることが期待される．
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