抄録
本論文は，ロボットに生き物らしさを与えるために，心理学に基づいた移動ロボットの学習モデルを提案する．提案モデルは，心理学におけるオペラント条件付けに基づいて，欲求を満たすために，自発的に行動するモデルである．このモデルをロボットに適用することにより，ロボットに親近感を与えることができると考えられる．ロボットの行動はリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）によって生成される．したがって，ロボットは時系列を考慮して行動を学習する．本論文では，ロボットが生き物らしい移動をするかを検証するために，移動学習シミュレーションを行う．そして，このモデルがロボットの欲求に対応した行動を学習することを示し，ロボットがオペラント条件付けの振る舞いを持っていることを確認する．
