| 研究概要 |
ロボットプランに付加された意味的情報を活用し,エラー検知とエラー原因推論を行うための情報処理手法の基礎を構築した.ここでは,コマンドの注釈に記述された部分的な意味的情報を,機能概念の体系的記述(オントロジー)を参照することにより,ひとまとまりの概念として展開記述する記号処理法を開発した.具体的には,Jessという推論用の言語を用い,オントロジーに含まれる概念間の上下関係,語彙間のさまざまな関係を抽出し,それに基づいて再帰的に記号(語彙)を連鎖展開するという計算を行う.この手法により,従来は単なる物理的な数値情報であったセンサ情報を,意味のある形でひとまとまりの概念の中に配置することが可能となった.このことは,単なる数値処理でなく,物理データをより上位の概念レベルでロボットが扱えるようになり,ロボットプランや現象を意味的な文脈情報の下で解釈できるようになるということである.これは,不具合発生時にロボットが自律で合理的な修正プランを実行するための有用な手がかりを提供するものと考えられる.
研究では,意味的情報をロボットプランに付加するエディタ,積木タスクを行うロボットシミュレータ,および意味的情報を機能オントロジーに基づいて展開する推論エンジンのプロトタイプを構築した.そしてシミュレーション実験により,その基礎的な動作を確認した.
今後の課題は,これらの意味的情報を活用したロボットの合理的推論手法を構築することである.そのためには,オントロジー的な概念記述系のなかに,時間軸の要素を陽に取り入れ,現実の複雑な状況に対してより柔軟な記述を可能とする必要があると考えている.
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