知能の力学的情報処理モデルの展開
【研究分野】知覚情報処理・知能ロボティクス
【研究キーワード】
知能ロボティクス / 脳型情報処理 / 体性感覚情報 / 脳・神経 / 運動パターン / 記号化 / 階層化 / 分節化 / 力学的情報処理 / ミメシス / ヒューマノイド / 統計的情報処理 / 隠れマルコフモデル / コミュニケーション / 神経筋骨格情報 / 知能 / 筋骨格モデル / ミラーニューロン / 非線形力学系 / 引き込み現象 / シンボル接地 / ヒューマノイドロボット / リアルタイムモーションキャプチャ
【研究成果の概要】
1.力学的情報処理理論
力学敵情報処理を行うメカニズムの設計法として,多項式および物理的力学系を用いた手法を確立した.また,力学系の可塑性パラメータを導入し,その可塑性に基づく学習と発達のモデルを構築するとともに,力学的引き込み現象としてのコミュニケーションモデルを実現した.
2.ミラーニューロンの数学モデル
隠れマルコフモデル(HMM)を用いたミラーニューロン数学モデルとその計算法を確立し,HMMの多重階層化による行為の抽象化を実現した.また,常識データベースをもつ言語解析システムと多重階層化ミラーニューロンモデルとの結合を行った.
3.ヒューマノイドロボットによる行為の受容と生成の実験
従外力運動をするヒューマノイドロボットの試作を行い,人間動作計測に基づいて動作パターンを獲得して制御系を設計する手法を開発した.また,ヒューマノイドロボットと力学情報処理および言語解析システム,行動受容生成システムの結合実験を行った.
4.人間の筋・骨格詳細モデルによる大規模センサリ・モータ系のシミュレーション
モーションキャプチャデータに基づく筋張力の推定と動力学シミュレーションを行う手法を開発した.また,人間詳細モデルの動力学計算の並列計算による高速化を実現した.大規模センサリ・モータ系としてのヒューマンキデルシミュレータを開発し,力学的情報処理モデルとの結合を実現した.
【研究代表者】