| 研究概要 |
本研究の目的は,情報の受け手の状況を把握しつつ,受け手に最適な教示を与えるためのフレームワークを構築することである.本研究では,ロボットサービスや,e-ラーニングシステム等の,インタラクティブなシステムにおいて
・望ましい結果に導くよう
・質問や教示進度を適宜修正コントロールすることができ
・提供時に,提供法を修正しつつ習熟可能で
・受け手側から未知の挙動を逆に教わる事もできる「教習システム」の構築を目指している.
前年度作成した重量バランスから,モジュール単体では移動することができない多足歩行モジュールロボットシステムの歩容学習として,モジュール間の制御モデルに関して,有限オートマトン,セルオートマトン,ニューラルネットワークの3つのモデル適用を通じて,学習シナリオの整理統合を行った.
さらに,ロボットの学習すべきシナリオとして,ロボットの細かい動きを基本のビヘイビャーとして学習し,そのビヘイビャーを結合することで,望んでいるタスクに活用を行い,基本ビヘイビャーの学習のみで自由裁量的なコース移動可能とし,サブシステムのビヘイビャーを用いてシステムの基本のビヘイビャーを作成し、さらにサプシステムを結合することで,グローバルビヘイビャーを構成させるという複雑系設計制御のアプローチを得た.
シミュレーションベースでは,シナリオのサンプルとなる多足歩行ロボットモデルの行動学習モデルとして,2件の論文,4件の発表を行った.
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