| 研究概要 |
本研究では，物体の識別を目的とした学習型のロボット知覚システムを提案する．提案システムは，ロボットの能動的な行動(探索行動)による物体との相互作用を通じて，物体の特徴を抽出する能動知覚型のシステムである。
前年度は、システムの提案とシミュレーションによる性能の検証を実施した。また簡単な実機も実施し，実環境におけるシステムの有効性を確認した。
本年度は、昨年度の成果をもとに、より複雑な問題設定(識別タスク)に対して、提案システムの適用を試みた。実験では、ヒューマノイドロボットを用い、ロボットが自身の手で把持した物体を動かし、その結果得られる物体の画像情報をもとに識別を行った。実験において、「物体をどのように動かすか」という探索行動については、ロボット自身が学習によりオンラインで獲得するものとした。実験の結果、1時間程度の学習で、実験に用いた3つの物体を識別に有効な探索行動を学習可能であることを確認した。
上記の研究成果は、国内学会主催の講演会で発表するとともに、ロボット関連の国際会議(ロボット学会学術講演会2013、HRI2014)にも採択された。また、前年度の研究成果が国際会議The 26th International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE 2013)においてBest Paper Awardにノミネートされた。
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