協働する人からの指摘・要望の自然言語表現を反映したロボットの状態識別・軌道生成法

2019 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K00362
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知能ロボティクス
• 研究機関: 静岡大学
• 研究代表者: 小林 祐一 静岡大学, 工学部, 准教授 (60373304)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: 協働ロボット / 自然言語認識 / タスク表現 / タスクの階層性

研究成果の概要

本研究では，ロボットと人が協働する場面を想定した自然言語コミュニケーションのための自然言語認識方法の開発を行った．日常的な対話と異なり，人とロボットが協働する場面で求められる「現在ロボットが行っている仕事内容についての情報伝達」に焦点をあて，ロボットの仕事の実行状況を表現する階層構造（あるタスクがより細かい複数のサブタスクに分割されるという関係）をベースにした認識方法を開発した．クラウドソーシングというWEBを介した大規模データ収集方法にもとづいて，自然言語での仕事内容の識別が可能であることを示すことができた．

自由記述の分野

ロボット工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究の学術的な意義は，これまでのロボットのための自然言語認識方法で扱って来なかった「ロボットのタスクの実行状況を認識する」という課題に焦点をあて，設計者により与えられる「タスクの記述」と連携した識別を実現したことである．自然言語表現は曖昧さを含むことがあり，ロボットが実際に仕事を行う状況を正確に把握することは難しいこともあり得るが，本手法では，その「曖昧さ」をタスク記述と結びつけながら陽に表現することを可能にした．これによって，ロボットと人が一緒に働くというより実社会で求められる状況に近い場面でのロボット認識能力を向上させることに貢献した．