| 研究実績の概要 |
ロボットのための社会的な知能を開発し評価するには,社会的なインタラクション経験に基づく分析・学習・実装が必要となるため,実際のロボットを用いた実験だけでなく,仮想環境での効率的な実験が重要である.社会的・身体的な知能を議論するために必要となる基本的なシミュレータの機能は,力学計算に基づく身体性の考慮,視聴触力覚シミュレーション,対話シミュレーションの3点を融合する事であるが,単に身体性を持つ社会エージェントを構築するだけでなく,ユーザが仮想空間内のアバターを操作する事のできるインタフェースを用いて,協調作業における人間機械協調系の評価を行う事のできるシステムを構築した.具体的には,身体的な動作に伴うインタラクションを実現可能とするため,Kinectと呼ばれるゲーム用簡易動作計測デバイスとのインタフェースシステムを構築し,身体運動情報のリアルタイム計測・制御を実現した.さらに,ヘッドマウンドディスプレイによるAugmented Reality環境を構築し,仮想空間の中であたかもロボットと面しているかのような体験ができる環境を整備した。
一方で,具体的な社会的知能の枠組みの検証を行うための状況として,道具の使い方を学習するロボットと教師である人間がインタラクションをする場面をターゲットとした課題を設定した.従来までに進めていた道具の動きと道具によって動かされる物体の動きの関係性の学習に加え，実証実験の場としてロボカップ＠ホームと呼ばれる一般公開がたのコンペティションを対象とし，リビングルームやキッチンなどでの日常生活空間での対話型行動学習をシミュレーションで実現した．クラウド型の対話システムにより，様々なロボットと人間との対話行動を非同期分散的に収集できる事を確認した．
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