| 研究課題/領域番号 |
19F19380
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 外国 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
新妻 実保子 中央大学, 理工学部, 教授 (10548118)
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| 研究分担者 |
VINCZE DAVID 中央大学, 理工学部, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2019-11-08 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2021年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2020年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2019年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
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| キーワード | reinforcement learning / Human-Robot Interaction / multi-agent systems / rule-base reduction / fuzzy rule interpolation / knowledge extraction / fuzzy control / antecedent redundancy / fuzzy rule clustering |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，犬の愛着行動のモデル化及び人-ロボットコミュニケーションにおける有用性について取り組むものである。
このアプローチの最大の課題は，行動のモデル化には動物行動学者による観察と知識が不可欠な点である。ヴィンツェ博士と共同して行う研究は，Q-learningによる強化学習のメカニズムとファジィルール補間を統合することにより，動物行動学者の知識も大量の学習データも必要とせず，自動的にゼロからルールベースを構築し，環境からのフィードバックに基づいてルールベースを構築，収束させ，動物行動学的に抽出されるような行動モデルを自動的に抽出しようとするものである。
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| 研究実績の概要 |
In this period the possibility of using multiple agents in the Fuzzy Rule Interpolation-based Reinforcement Learning (FRI-RL) and running them distributed in parallel was investigated. As the FRI-RL knowledge extraction method is inherently sequential, some sub-results can be different in the parallel version, but still providing a sufficient solution. This way the knowledge extraction can be performed much faster, therefore using the method on problems with a high dimension count becomes practical. Also, a possible bridging interface between the behaviour simulation model (Strange Situation Test (SST) realized with an FRI-based fuzzy automaton) and real physical robots have been partly designed and implemented. Experimenting with real physical robots is underway. Furthermore a suitable indoor localization system was constructed and adapted to the needs of the planned Human-Robot Interaction (HRI) scenario. This system is able to easily calibrate the indoor localization system’s virtual coordinate system to the real-world physical coordinate system, which makes our planned HRI experiments possible with real humans and mobile robots. A customized robot behaviour engine and a motion control system was developed to support the proposed artificial Strange Situation Test experiments.
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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