| 研究概要 |
人間と共生するロボットを構築するためには,人間と共感的関係を作り出し,それを維持する能力を持たせることが重要であることを指摘し,そのためのアーキテクチャと,方法論を明らかにした.次に,異なるタイプの信号に対してアドホックなチューニングを必要とせず,組み込みのノイズ減衰メカニズムを持つことが要求されないという利点を持つという理由で,我々以外のグループでも開発されてきたSSAに基づく変化点検出アルゴリズムについて調査を行い,これらのアプローチを統合し,異なる変化点検出アルゴリズムを比較するための新しい方法を考案し,異なるSSAベースのアルゴリズムを比較した.このために提案した尺度はいかなる種類の変化点検出アルゴリズムにも適用可能であり,局所化のステップを要求せず,いかなるあらかじめ定義された閾値にも独立であるという利点を有している.また,相互に関連しえる複数のプロセス間のインタラクションによって構成されるシステムに内在する因果関係を検出する新規の因果関係発見アルゴリズムを開発した.提案手法は,人工的なデータと実データの両方に対して評価され,標準的な線形Granger因果性テストよりも優れたパフォーマンスを持つことを示した.これらの予備研究に基づき,事前のタスク分析で得た知見をもとにWOZロボットを操作して行動則を得るWOZフェーズと,その知識と行動則を元に半自律的に動くOJTフェーズという段階を経て,マルチモーダルなデータをもとに作業内容に関する知識構造とそれに紐付く行動則を段階的に獲得することのできるシステムを試作し,評価を行った.実験では手芸作業をする人間の様子を撮影するタスクを取り上げた.ロボットが実験を通じて構築した手芸の知識と人間の持っている手芸の知識を比較して評価を行い,本システムの有用性を示した.
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