| 研究概要 |
ミラーニューロンシステムの機能の工学的なモデルをヒューマノイドロボットに実装し,運動情報の間作から感覚を想起する機能を通じて,単なる運動の模倣だけでなく,他者の立場に立った上での動作の理解を行い,適応的なヒューマン・ロボットインタフェースを構築することでその有効性を実証する事を目的として,(1)感覚運動情報の統合と部分的観測からの想起モデル,(2)感覚の推定のための適応的対話学習法,(3)感覚情報の言語表現の獲得法を実現した.(1)は平成20年度に考案したモデルに基づき,視線の動きや筋電位の統合を試みた.これにより他者の動作を観察することで,他者の視覚・触覚・力感覚を推定するための実験システム基盤を構築した.(2)については,平成20年度に考案した手法を改良し,未知の動作パターンであっても動作の観察のみから他者の感覚の推定を約5回程度の会話で,約10～20%の誤差で推定可能になるように性能を向上させた.この性能向上は(3)の技術に寄るものが多い.感覚情報を言語表現に変換する際の変換規則を有限個数の候補の中から推定する手法を考案した.具体的には動作を行いながら,他者に感覚の程度の大小の質問を行い,なるべく少ない回数の質問で変換規則の推定を可能とした.また,ヒューマノイドロボット間の対話に基づく運動模倣学習実験を行った.その結果,言語表現への変換規則が不明な状態で,かつ,2体のロボットの質量が異なるような条件化であっても,他者のトルク感覚の値の推定が約20%の誤差で実現可能となった.
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