Spatial Knowledge Acquisition by Robot Question Generation Based on Active Inference

• Project/Area Number: 23K16975
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: 谷口 彰 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (70831387)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 能動的推論 / Semantic map / 自律移動ロボット / 実世界適応 / 記号創発ロボティクス

Outline of Research at the Start

複雑な実世界環境に適応するためにロボット自身における不確実な事象や知識に対する効率的な環境や人とのインタラクションの実現は，重要な喫緊の課題である．本研究では能動的に環境内を動き回り，人に問いかけることで知識獲得していくロボットの実現を目指す．そのため計算論的神経科学の分野で提唱されている自由エネルギー原理に基づく能動的推論をロボットの場所概念学習に適用する．こうした統一的な理論枠組みを基盤に自在な質問生成によるロボットの知識獲得を実現することで，人とロボットの言語的インタラクションおよびロボットによる生活支援のために大きく貢献する．