抄録
自律分散ロボットに関する研究ではロボットに対して何らかのタスクとタスク達成時の評価を与え、全体の評価が高まるように個々の行動を制御するものが多い。しかし、さまざまな変動要素や外乱の多い環境で自律分散ロボットに対して事前に協調行動を設計することは難しく，また自律的に学習させる場合は学習時間が非現実的に長くなる可能性がある。そこで必要に応じて人間が教示する事でロボットに未知の状況・環境に対する行動や戦略を効率的に学習獲得させる教示に基づく行動学習・獲得が多く研究されてきた。しかし、教示方法が提示者にとって負担が大きい，直感的でないなどの問題があった．そこで本報告では複数の自律型ロボットの集団行動の学習を目的とし、人間のオペレータが複数のミニチュアロボットを直接手で動かし教示することによって，人間の経験と直感を生かした学習をするためのシステムを提案する。
