モーショニーズに基づく段階的な教示動作提示によるロボットの効率的な行動学習

• 研究課題/領域番号: 23K11277
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61050:知能ロボティクス関連
• 研究機関: 京都橘大学
• 研究代表者: 西出 俊 京都橘大学, 工学部, 准教授 (30613400)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: 知能ロボティクス / 深層学習

研究開始時の研究の概要

本研究では人間の親子のインタラクションにおいて重要であるといわれているモーショニーズ現象をもとにロボットの発達的行動学習機構を構築することを目的としている．特にロボットと人間の描画模倣学習に着目しており，教示者である人間がロボットの学習段階に合わせて教示動作を変化させることで，階層的な情報の学習が可能なMTRNNモデル内に段階的に動作学習を行う．