| 研究概要 |
本研究の目的は,周囲環境の変化に対して柔軟に適応するために,状況に依存して内部構造を変化することのできる視覚情報処理システムを開発することであった.本研究で開発された視覚情報処理システムの一部を,実ロボットに搭載して実環境中で動作させる実験を行い,ロボットの行動獲得と同時にタスク達成に必要な視覚情報を選択することができた.この意味で視覚を持つロボットの自律性を格段に高めることが可能になった.その成果を研究発表した(文献リストの前者).
本研究の初期に開発されたシステムでは,多次元の視覚情報を扱うことに関する考察が十分になされていなかったので,システムが環境に適応するのに,非常に時間がかかりシステム全体としての処理時間が長くなってしまうという問題があった.そこで,本研究の最終年度では,以前に提案されたシステムの機能向上に必要なアルゴリズム(多次元情報圧縮法)について考察し,さらに一般化した「適応型視覚処理システム」の基本アーキテクチャを提案し,その成果を研究発表した(文献リストの後者).
本研究の当初の目的であった学習システムのハードウェア化については実現できなかったが,調査,情報収集の結果,最新のCPUコアを搭載した大規模FPGAを使用すれば比較的簡単に学習システムの実装がハードウェア上で実現できる見通しを得た.この見通しに基づいた,視覚情報に関する学習システムの開発作業は,今後の課題とする.
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