物体識別のためのロボットの行動獲得

摘要

現在，実環境下で生活支援を行う汎用型ロボットに関する研究が盛hに行われている．ロボットが環境中の様々な物体を認識し，それらを利用することができれば，より幅広い作業を行うことが期待できる．ロボットによる物体の識別においては，カテゴリ（類似する特徴を有する物体の集合）に関する知識をどのように形成するかが重要となる．あらかじめ，多くの物体を対象にロボットのカテゴリを形成しておくことはもとより，新規な物体が与えられた場合に，オンラインでカテゴリ修正が可能であれば，より汎用性のあるロボットの実現が期待できる．近年，知覚主体自らが探索行動（exploratory behaviors）と呼ばれる行動により対象物体の特徴を抽出し，カテゴリを形成する，ダイナミカルカテゴリ［1］が注目されている．探索行動を基礎とする認識は能動知覚と呼ばれ，知覚主体の身体特性をより反映した表象の獲得が可能であることが心理学などの従来研究により示唆されている［2，3，4，5］．