情報化身体の学習理論に基づく成長ロボットの革新と創成

摘要

これまでのロボットシステムは，人間が制御器や認識器をロボットや環境ごとに開発するため，記述に膨大な労力を要するだけでなく，人間が想定可能な次元の要素しか考慮されないため，冗長に存在するセンサどうしの関係性を最大限に活用できない問題があった．そこで筆者は，JSTACT-XAI活用学問革新創成領域において，本課題「情報化身体の学習理論に基づく成長ロボットの革新と創成」に取り組んできた．ここで，情報化身体とは，図1の左図に示すようなロボット身体に備わる多様なセンサ·アクチュエータの因果的·空間的関係性が表現された（情報化された）モデルである．これは後に，人間の身体図式のコンセプトに近いことを認識し，以後身体図式という名称も同時に利用している．また，成長とは，人間が直接記述することなく，ロボット自身が経験から制御器や認識器を自己生成し，逐次的に更新·環境適応し，適切な身体構造の提案まで行っていくことを指す（図1の右図）．成長自体の定義は様々であり，老いが含まれる場合もあるが，本課題ではあくまで経験から自らの行動を刷新し，ハードウェア的にもソフトウェア的にも新しい環境に適応していく様を指す．本課題を達成するにあたり，筆者は三つの要素，（1）情報化身体の学習理論構築，（2）柔軟性と冗長性を有するロボット身体構築，（3）筋骨格型を含む多様なロボットへの適用を考え，これを実行してきた．以下ではこの（1）～（3）の要素それぞれの概要について解説し，今後の展望について述べる．なお，具体的な手法については各論文を参照されたい．