| 研究概要 |
近年,日常の生活環境において,人間の指示に従って作業を支援・代行する生活支援型ロボットの必要性が高まりつつある.このようなロボットにおいては,人間同士の場合と同様の方法によるロボットへの意志伝達のための知的マン-マシン・インタフェースとして,概念記号によって表現された情報を実世界に即して理解する能力が要求される.このためには,概念記号を理解するための概念モデルが必要であり,かつ,それが人間のもつ概念モデルと一致していることが望ましいが,人間の利用する概念の多くは,ロボットに与えるモデルとしての形式的な定義が困難であるのに加え,その内容が個人によって異なる場合も多いため,ユーザのもつ概念モデルと全く同一のものを予めロボットに与えておくことは不可能に近い.
そこで本研究では,ロボット自身が,ユーザのもつ概念モデルを,ユーザとのコミュニケーションを通じて学習・獲得することを目的として,“2番目の3叉路を右折し,..."のように,“3叉路"などの道標概念記号を用いて表現された経路に該当する実際の経路を,自律移動ロボットが未知空間中で発見・移動するための処理について検討した.この処理において,ロボットは,ユーザから与えられた道標概念記号に基づく経路指示と文脈的に整合する経路を,経路と自己の概念モデルとの一致に対する制約を次第に暖めながら環境中で探索する.このことにより,ロボットの概念モデルがユーザのそれと厳密に一致していない場合でも,ロボットはユーザが意図した正しい目的地への到達することが可能となる.さらに,その結果に基づき,ロボットは,経路記述と矛盾する移動経路を負事例,整合する経路を正事例として,自己の道標概念モデルを修正し,ユーザの概念モデルを獲得する.
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