環境の能動的な探索による効率的な場所概念の形成

抄録

人間の生活環境で動作するロボットは，周囲の環境や人とのインタラクションを通して環境に存在する様々な場所のカテゴリや名前を自律的・能動的に学習することが求められる．本研究では，移動ロボットによる自律的な能動探索により学習の効率化を実現することを目指す．そこで，我々は場所概念形成のための確率的生成モデルにおいて，パーティクルフィルタによる逐次ベイズ推論と情報理論的尺度に基づく探索位置決定を組み合わせた能動学習アルゴリズムを提案する．実験では，シミュレータ上での家庭環境において，提案手法による能動的な探索がより正確な場所概念の形成を実現できることを示す．