| 研究課題/領域番号 |
15K00341
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
伊藤 秀昭 佐賀大学, 工学(系)研究科(研究院), 講師 (20345375)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 確率的情報処理 / POMDP / 多機能エージェント / 発達尺度 / 模倣 / POMCP / 適応制御 / 最適制御 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、発達尺度のタスクのうちで模倣に関連するものを多数行うことのできるエージェントを開発することを目的としている。その際、部分観測マルコフ決定過程(POMDP)理論を用いることによって、どのような模倣を行うべきかをエージェントが判断できるようにするとともに、各タスクの遂行においてどのような情報処理を行えばよいかを、エージェント自身が自動的に最適化できるようにすることを目指している。
本年度は、「他者が円などの図形を紙に描くのを見て、同じ図形を描く(2歳9ヶ月レベル)」、「他者が積木で家などを作るのを見て、同じ形状を作る(2歳10ヶ月レベル)」、「他者が棒で物を叩くのを見て、同じ物を同じリズムで叩く(3歳10ヶ月レベル)」などから2個以上のタスクを行えるようにすることを計画していたので、その実現のために研究を進めた。その結果、紙に描かれた二次元図形の計測、三次元物体の形状の計測、およびリズム動作の計測などの計測部分についてはほぼ行えるようになった。しかしそれらの計測結果をもとにロボットの動作を制御するために用いた確率的な最適化手法の性能が不十分である（具体的には、最適化の計算が収束しないことが多いという問題がある）ことがわかり、実際のタスク遂行には至らなかった。そこで、その障害を取り除くために研究を進め、最適化手法の性能を向上させることに成功した。この成果について論文にまとめ、投稿した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
「研究実績の概要」に記したように、計測部分については順調に研究が進んだが、最適化手法の部分に問題があることがわかったので、当初の計画通りには進まなかった。しかしその問題は本年度中に解決できたので、今後は計画通り研究を進めることができる見込みである。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画通り、まずは、「他者が円などの図形を紙に描くのを見て、同じ図形を描く(2歳9ヶ月レベル)」、「他者が積木で家などを作るのを見て、同じ形状を作る(2歳10ヶ月レベル)」、「他者が棒で物を叩くのを見て、同じ物を同じリズムで叩く(3歳10ヶ月レベル)」などから2個以上のタスクを行えるようにする。さらに、できるだけ行えるタスクの種類を増やすとともに、それらを一つのエージェントが状況に応じて適切に切り替えて行えるようにする。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
英文校正費として残していたが、今年度中に間に合わなかったため次年度使用とした。
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| 次年度使用額の使用計画 |
元の予定通り、英文校正費として使用する。
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