操作意図と願望に基づく人間に親和した人間機械系のインタフェイスに関する研究

基于操作意图和愿望的对人类友好的人机界面研究

基本信息

项目摘要

パワーアシストシステムを例に,人間と知能機械の協調において,人間が意図した操作のそれぞれに対し,人間の望む操作感で作業支援するためのインタフェイスの実現を目標とした研究を行った.最終年度では,知能機械による,人間が意図した操作の推論精度の向上と人間が望む操作感の学習を通じた獲得という二つの問題が,相互依存の問題であるという認識をしつつ,1年目と2年目の研究で得られた,二つの問題のそれぞれを独立に解決する二つのアルゴリズムを同時に実装し,これらのアルゴリズムが上述の相互依存の問題を協調的に解決できるかどうかを実験的に観察した.実験結果から,意図した操作の推論精度は必ずしも十分でなかったにもかかわらず,意図した操作のそれぞれ対して人間が望む操作感は学習により獲得されることが示唆された.また,人間が望む操作感を獲得する学習アルゴリズムを,意図した操作の推論精度を考慮して改良することで,学習の効率化が期待されることも知見として得られた.ただし,その改良方法を研究することが今後の課題として残された.さらに,知能機械が人間に与える操作感が人間の望む操作感であるかを客観的に定量化する試みとして,人間が知能機械に与えたエネルギーと知能機械から取り去ったエネルギーの比に着目した評価指標を考え,実験結果を評価した.操作に習熟した人間の場合,知能機械が与える操作感を人間が望みの操作感であると感じたとき,評価指標がゼロに近くなることが観察された.
以功率辅助系统为例,在人类和情报机之间的合作中,我们对实现界面的实现进行了研究,以在一年中的第一年(一年中的第一年)支持这项工作。认识到智能机器,人类意图的推理准确性的提高以及通过学习人类想要的操作感觉的获取是一个相互依赖的问题。第二年的研究是同时实施的,这些算法可以与上述相互依赖的合作解决。足够的建议,每种预期的操作都需要通过学习获得的人类,这也是因为人们的学习算法有望通过提高人类运作的学习算法来提高学习效率。然而,预定的操作,研究改进的方法。在从机器上删除的能量之比,在精通操作的人的情况下评估了实验结果指标接近零。

项目成果

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An Algorithm for Inference of Quantitatively Expressed Human Intention
一种用于推断定量表达的人类意图的算法
位置決め作業支援のために強化学習を用いた可変ダンピング制御
使用强化学习的可变阻尼控制支持定位任务
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tetsuya Morizono;他;永井 幸司
  • 通讯作者:
    永井 幸司
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