| 研究概要 |
本研究の目標は,人間が持つ解釈因果関係を含む動的事象(イベント)に対する柔軟な解釈能力や状況説明能力をロボット上で実現することであり,そのために必要となる概念構造をロボットにより自立的に獲得・構造化するためのシステムを構築することを目的とする.我々はこれまでに,ロボットが観測した実世界のイベントを解釈するための概念構造“Cognitive Ontology(認知オントロジ)”を提案してきた.本研究では,この概念構造を外部の補助なく自立的に獲得可能なシステム構築のために,以下の実現を研究課題として分け, 研究を進めた.
1) 色/幾何パタン/３次元構造/動き軌道の認識を高速かつ安定に実行する機能
2) 相互作用の予測に基づき因果関係を構成する注意対象を選択/更新する技術
3) リアルタイムで観測しながら,概念構造を自動的に抽出・獲得する機能
4) ロボットの相互作用への参加とCognitive Ontologyの能動的な確認機能
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