アージ・システムに基づく自己充足モデルへの適応的行動学習の導入

情報処理学会

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抄録

近年，人との関わりを主としたロボットの提案，開発が行われている．ロボットが人と共生することを考えると，ロボットには自身の活動を妨げるような問題を解決し，自己を維持していくことが求められる．人間や動物にはそのような能力が備わっており，例えば，人間の赤ん坊は，自身の不調を声や顔表情により母親に手助けを要求する．本稿では，人間の赤ん坊のように積極的に手助けを要求するヒューマンロボットインタラクションについて考え，ロボットの行動の制御に多項ロジットモデル(MLM) を用いた自己充足モデルを提案する．MLM は，人間の「判断」のモデル化に適した数理モデルであるため，エージェントはユーザに対してより柔軟かつ適切な行動を選択できると考えた.

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