神経回路モデル用いたロボットの行動計画手法の提案－視覚情報を含む行動のメンタルイメージの生成

摘要

本実験では山下らが提唱したMTRNN を用いて，ロボット自身がメンタルイメージを作成することで一連の行動計画を作成するシステムを提案した．そして，そのシステムを搭載した実機を用いて評価実験を行った．実験の結果，提案したシステムはメンタルイメージの作成による現在の状態から行動選択，および行動中の行動計画の変更を行うことが可能であった．ロボットに運動プリミティブを与えるのには限界がある．そのため，今後の展望として自分自身が環境と相互作用することで環境のモデルをロボット内部に獲得して適応的に行動できるようようになる強化学習を導入することで運動プリミティブを獲得していくことが望ましいと考えられる．