| 研究概要 |
・工場マニピュレーション：産業用双腕ロボットを用いた実践タスクを開発し，その中で昨年度開発した認識行動計画学習ユーザインタフェースの評価を行った．特にユーザの気がつきにくい診断検証システム，安全確保システムについてその仕様を抽出した．
・協調実行テレナビゲーション:手順が複雑な高次タスクを遂行するロボットにユーザがその場で新しいタスクを教示する，あるいはその場で別のタスクを指示する，という場面において,状況に応じて適切に人とロボットの操作を融合・調停する共自律性(SharedAutonomy)理論に基づいた協調機能の解明に取り組んだ．前者では状況の文脈からタスクの認識行動構造の記述を再利用可能な形で獲得するアルゴリズムを提案し，後者ではタスク解析とその実行状況に応じて動作の節分点を適切に判断する機構を提案した．それぞれのサービスロボットの家事支援タスクに適用し実証実験を行い有効性を確認した．
・安全身体構成法:人や環境からの接触に対して人とロボットを守るために,ロボットの内界センサ,ならびに体内計算機ログ情報と合わせてモータの予想故障時気を推論する自己身体診断システムを構築し,異常の予知検知システムを構築した．これを危険地域用等身大ロボットに適用しその有効性を実証した．
・知能カーネル・テレモニタリング・認識行動計画UIの実証実験：昨年度開発したこれらの基盤システムを用いて災害救助ロボットコンテスト用シミュレーションにおいて実証実験を行った．短期間の開発と練習で的確なタスク遂行が可能なことを実証したが，一方で実フィールドで問題になる信頼性の低い通信環境への対応が重要なことが明らかになった．
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