| 研究概要 |
1.動作および条件付けの学習機能
ロボットが人間と同様の滑らかで精密な動作を獲得するための強化学習に関する研究を行った.連続的な行動空間中での適切な出力を経験的に獲得するactor-critic法について調査を行い,大きく3つの実現法に分類し,それぞれに関して多次元の行動出力に対する適用性を検討した.
2.環境認識およびその学習機能
館内案内などに利用されている不正確な概略地図を用いたロボットナビゲーションを実現し,その成果を国際会議(CIRA2003)において発表した.
人間とロボットが共存する屋内環境中で有効な天井光源画像を用いた自己位置同定手法を開発した.周囲の明るさやカメラの位置姿勢の変化にロバストで高速な手法を実現したため,人間がロボットを持ち上げて走ったりしても自己位置を見失わない機能を実現できた.
3.パーソナルロボットのための環境適応アーキテクチャ
ロボット固有のコミュニケーション機能と場所に応じた機能を並列的に働かすことで,いつまでも飽きの来ないロボットを実現するための研究を行った.ロボットの行動の自律性,連続性,応答性を考察し,各行動に対して優先度と,割り込まれない最小単位を決定した.さらに行動のスケジューリングを行うことで,2つの独立した機能の切り替え実行を実現した.また,2つの独立した機能の同時実行について考察し,同時実行を実現した場合の連続性と応答性の向上を定量的に評価した.この研究の成果は,2つの国際会議(CIRA2003,SCI2003)で発表し,電子情報通信学会論文誌に投稿準備中である.
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