| 研究概要 |
古典的条件付けにより,刺激と行為を関連付けて行動学習を行なうペットロボットを設計,実装した.ロボットに,基本刺激,基本行為をプログラムしておき,どの基本刺激が感知された時にどの基本行為を実行するかという刺激と行為の関連を学習していく.学習則は,Klopfらのモデルを改良したものを用いる.この学習アルゴリズムによって,人間がおしりを押すという無条件刺激と同時にボールなどの条件刺激を与えて,前進という無条件反応を誘発させることで,ボールと前進を関連付けることができた.さらに,人間がペットロボットに適応しやすいように,以下のインタラクション設計を行ない,その有効性を実験的に検証した.
・擬犬化:人間はAIBOの外見から犬に接するようにロボットに接する.よって,AIBOのもつ様々なセンサのうち,犬に類似したセンサを選択的に利用して,ロボットの行動を実装する.
|
