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ロボットが環境適応行動を行うには,センサ情報に基づ き環境を認識しながら,次に行うべき動作,行動を判断し ていかねばならない.だが,ロボットに多種多様な能力が 実装され,構造の複雑化と共に自由度や搭載されるセンサ の数が増えるに従って,状態空間が膨大になり,全ての情 報を用いて行動を記述するのが困難となってくる.本稿で は必要な情報のみに着目することで,状態空間の大きさに 依存しない簡易な行動記述を図る. 行動を記述する方法として,感覚・動作・監視ユニットの 組をノードとしてネットワークを構成し,センサに基づい て判断できる機能を持つステートネット [1]があった.ス テートネットのノードは,関節角度と姿勢センサといった 身体状態に基づいて構成され,様々なセンサを用いて外部 情報を利用する行動には不向きであった.また,各ノード は関節角度を用いて表現されているため,静止状態のみの 表現となっており,動く対象を見続けるというような状態 は表現できなかった. 本稿では,身体外部に対する注意情報に関する条件記述 を導入し,その着目情報 (Attention)と状態 (Condition)に よって記述されるノードから成るネットワーク (AttentionBased Conditional State Network,以下 ABC-Net)[2]に より行動を記述する方法を述べる. また,いくつかの ABC-Netによって記述された行動群 を大きな一つの行動として新たに再構築する手法について も述べ,これからの展開として,学習機構を持ったネット ワークへの拡張について述べる.

Humanoid Behavior Description based on Attention-Based Conditional Network