和歌山大学 システム工学部
Vision and Robotics Laboratory

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    事例に基づく学習
    「自我」の実現を目指して
    新しいセンサの開発
    被視の認識

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「自我」の実現を目指して

動的な環境下で適応的に行動できる生物のメカニズムを解明する上では、「生命」、「脳」、「知能」などが重要な研究テーマであると信じられている。しかし、我々はこの考えに完全には同意しない。これらの生物は外界をセンスした結果から、周囲の環境と自己とを明確に分離しており、それが故に、環境に対する働きかけがうまく行えるのである。
このことは、周囲の環境を漫然と観測するだけでなく、その環境の中に居る自分自身も認識することが重要であることを示唆している。このような自己同定機能の根源には、常に自己の振る舞いが生み出す結果とそれ以外を区別して学習し、自己同定を維持しようとする「自我」が存在する。
つまり、様々な環境下での自分の特性を知り尽くし、現実と矛盾のない自己のモデルを内的な世界に作り出す機構である。我々は、このような自我こそが知能の根底にあるべきであるという信念に基づき、その実現を目指して、以下の研究を行っている。(この研究は科研基盤(A)(2)の補助を受けている)
  • ロボットの身体を用いた環境認識
  • ロボットの身体を用いたカメラキャリブレーション
  • ロボットのダイナミクスのオンライン学習と、それを利用したロボットの行動プランニング
  • 複数のアクションチャネルとロボットのボディの対応関係の学習




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