| 研究概要 |
本年度は研究の初年度としてヒト型ロボットへの「つもり制御」の適用を試み,その操縦系を設定した実験において,「つもり」に対応した操縦者の行動文節とロボットの行動文節の対応関係からその構造の推定を進めた.この結果,操縦者の入力に見られる分節的行動の時間軌跡の再現性の観点から,対応付けに文脈依存性があること,しかしその依存性はたかだか1分節前までの影響しか受けていないことが判明した,さらにこの文脈依存性のルーツについて検証するために操縦桿の形状を大きく変化させて入力時の運動系列を強制的に変更させた実験においても,文脈依存性を示す行動分節群は全く同じであることを確認した.このことから認識レベルにおいて抽象化された行動分節の実在と同一性を確認することが出来た.一方,同行動軌跡の時間位相について,入力開始時刻をランダムに設定することで時間分節性を確認する実験を行った結果,入力される軌跡の位置再現性の精度が大きく収束する時刻に関して離散性が確認されたことから,行動分節の時間離散性が確認された.この収束過程において仮想時間軌道に対する追従動作的なプロセスが見られることから,従来的な仮想軌道制御仮説においても時間位相に関する分節性を仮定した運動発現モデルを想定することでこの分節化モデルについて一定の説明が出来ることが期待される.また,この「つもり制御」の研究と並行して,脳波計測による随伴陰性変動(CNV)の検出を指標とした集中度計測について研究を進め,検出シーケンスの信頼性については,電極張り付け後のデータ学習を利用してチューニングすれば集中の有無に関して99%の検出率を実現した.次年度以降はこの検出信頼性の高さを利用して「つもり」表象の挙動指標として実験検証の一助とすることを計画している
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