オフィスロボットにおける
インタラクティブな属性学習を用いた
物体の位置情報管理

片山 顕正 (9751032)

本研究ではオフィス環境においてロボットが自律的に物品の位置情報を獲得す るシステムを構築するために、ロボットがオフィス内に散在する物品を正しく 発見・認識する方法について研究を行った。 物品の認識方法として、人の認識モデルを模倣した属性認識モデルを用いた学 習システムを提案し、実際にロボットの画像処理に用いることでシステムの評 価を行う。 ここでの属性学習システムとは人が物を認識する際に用いる抽象概念、たとえ ば、大きさであるとか、形であるとかいった概念情報を利用した物品の学習シ ステムである。 このシステムを利用するためにロボットに対して人とのインタラクションシス テム、および環境を動的に認識するための画像処理システムを構築する。 ロボットは人とのインタラクションを通じて人の持つオブジェクトに対する 抽象的な属性を学習し、ここで得た知識を用いてオフィス内のオブジェクトを 動的に認識し、位置情報を管理することができる。