能動知覚と行動模倣に基づく特徴抽出と他者発見

概要

本研究ではアフォーダンス理論において重要とされる不変項を、物体に対する能動知覚経験をもとに、物体画像から自動的に抽出するシステムを構築した。時系列を学習する再帰結合神経回路と特徴量を抽出する神経回路を連結し、時系列学習器の出力エラーをもとに特徴量の自動抽出を実現した。さらに、共有物体を介した人間とロボットのインタラクション例として、模倣行為に基づくインタラクション可能な他者発見を実現した。

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産業界への展開例・適用分野

高度な行動生成が実現されてきた現在のロボット技術において、未知環境への適応性が大きな課題として残されている。本研究で実現したシステムは未知環境の特性を過去の経験から獲得した特徴量をもとに推定することが可能である。これを行動生成技術と融合することで、さまざまな分野で活躍が期待されているロボットの一般普及の実現が期待される。

展示責任者

氏名: 西出　俊

所属: 情報学研究科 知能情報学専攻 知能メディア講座　音声メディア分野（奥乃研）

役職: 博士後期課程2年