表題番号：2015B-212
日付：2016/04/28
研究課題階層型神経回路モデルにおける予測可能性を利用した自己身体モデルの獲得
| 研究者所属（当時） | 資格 | 氏名 | |
|---|---|---|---|
| （代表者） | 理工学術院 基幹理工学部 | 教授 | 尾形 哲也 |
- 研究成果概要
- 本研究では，ロボットの学習機構の軸となる機構としての，自己身体モデルについて，特に視野内の自己領域と外部物体とを区別する基礎モデルを提案し，認知モデルとの対応と理解，及びロボットシステムへの応用を目指している．我々は特に，再起結合型神経回モデル（RNN）の一種であるStochastic Continuous Time Recurrent Neural Network(S-CTRNN)を用いた方法を提案した． S-CTRNNは時系列変化の予測のみならず，その不確実性を分散として予測することが可能なモデルである．このS-CTRNNを人間型ロボットに実装し，視野内の自己のハンドとボールとのインタラクションを観察，学習させる実験を行った．その結果分散予測によって，自己身体と外部物体の運動の区別を行える可能性が示された．