| 研究領域 | 認知的インタラクションデザイン学：意思疎通のモデル論的理解と人工物設計への応用 |
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| 研究課題/領域番号 |
17H05860
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
三浦 純 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90219585)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2018年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | ヒューマンロボットインタラクション / 作業教示 / 特徴選択 / インタラクション計画 / 知能ロボティクス / ヒューマンインタラクション / 作業知識伝達 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，インタラクションを通した作業の表現（作業モデル）の獲得について研究を行った．人がロボットに教示する場合を考え，教示後に両者のパフォーマンスに違いがある場合の原因を以下の3つに分類した：(1)ロボットが人の教示内容を認識する際の能力不足，(2)ロボットが人の教示内容をモデル化する際のモデルの表現力不足，(3)足りない情報を得るためのロボットのインタラクション能力不足．ここでは，(2)の問題を取り上げ，モデルの表現を拡張する方法について研究を行った．
一般に物体や環境などの世界の情報は特徴量の組み合わせとして表現できる．したがって，ロボットは人とのインタラクションを通して，必要十分な表現力をもつ特徴量の組を獲得する必要がある．本研究では，さまざまな物体を，与えられた規則に従って決められた場所に置く，というタスクを対象として特徴量の組を獲得するアルゴリズムを開発した．
まず特徴量の数と学習性能との関係を解析し，特徴の数が少ない場合には正しい識別器を得ることができず，また十分大きい場合には必ず正しい識別器を得ることはできるが，識別器の構成に計算時間がかかることを示した．そこで，最適な特徴の数（と組み合わせ）をインクリメンタルに探索するアプローチが有効であると考えた．
本研究で開発したアルゴリズムの主な処理は，新たな教示例の追加にしたがって，(1)追加すべき特徴の選択，(2)モデル更新と性能評価，(3)冗長な特徴の選択と削除，の3つのステップを繰り返すものである．十分な量の教示例が与えられれば正しいモデルを獲得できるが，少ない場合には人の教示方法（例題の与える順序）に依存して正しいモデルを獲得するまでの時間が異なったり，また正解とは異なる特徴の組で100%の性能をもつモデルが得られることが示された．早い段階で最適なモデルを得るためのインタラクションの計画が今後の課題である．
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| 現在までの達成度 (段落) |
平成30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 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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