| 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、前年度に引き続き、「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、一つ目（図形の模写）についてはほぼ行えるようになり、二つ目・三つ目についても実現に近づいた。
また、それらのタスク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ことも計画していたので、その研究も進めた。具体的には、対話によってヒトがロボットに行なって欲しい動作を伝えるという状況を考え、この対話を成功させるという問題をPOMDPを用いて定式化し、そのPOMDP問題をPOMCPという手法を用いて解くシステムを作製した。まだ実際のロボットに動作を行わせるまでには至っていないが、計算機シミュレーション上ではこのシステムが想定通りに動作することを確認できた。
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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、予定していた2個以上のタスクの実現がまだ完全にはできていない。理由は研究時間がとれなかったためで、研究内容に問題が生じているわけではない。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画通り、まずは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。また、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も目指す。状況に応じた適切な切り替えに関しては、「研究実績の概要」に記したように今年度の研究でシステムを作製することができているので、今後はこれを実際のロボットに搭載して動作させる予定である。情報処理の最適化についてもこれと同様にPOMDPを用いて定式化し、同様のシステムで解決することを目指す予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
論文掲載料を残していたが，論文掲載は決定したものの年度内に請求が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 |
主に論文掲載料として使用する。
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