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本研究では、意識に基づいた行動の制御方式を提案した。従来のロボット行動制御においては認識・計画といった高水準の思考と実行が分離されている。すなわち、環境理解や意志決定は計画時になされ、実行時は単に計画された軌道をトレースするという形態を取る。これは実行時に意識が途切れることを意味する。本研究では、環境認識と動作計画を高速化し、作業の実行制御ループにそれらを挿入することを試みた。それによりあたかも人間が意識を持つように、常に環境状況を念頭においた行動制御を行なうことを可能にした。
具体的には、認識・計画と実行が蜜に結合し、実時間(1/10秒程度)で認識・計画と行動のサイクルを繰り返す制御系を構成した。実験のために小型全方向移動ロボットを開発した。実験では、移動ロボッは動的にその位置を変化させる障害物を避けながらゴールまで移動する仕事を行なった。実験の結果、移動ロボットにはかなりの移動誤差が含まれ、障害物はランダムに動いているにもかかわらず、ほとんど失敗なくゴールに到達した。
高速な環境認識を可能にするビジョンとしてマークベーストビジョンを提案し開発した。マークとバ-コードの組からなる標識を物体に貼付することにより、3次元空間において任意の数の21/2次元物体が存在する環境を認識できることを示した。
以上、動的な環境で大域的な動作計画を行いつつ行動を制御し得た例はこれまでなく、本研究が最初に示したと言うことができる。
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