自律ロボットによる意思決定に関わる説明生成

2024年1月1日 · 1 分で読める

自律ロボットが自らの意思決定の過程や根拠を人に分かりやすく説明できるようにする枠組みを構築する研究。世界モデルの分散表現を介して、ロボットの内部状態や他者の世界モデルの推定を可視化し、信頼可能な人とロボットの協働を支えることを目指しています。

関連論文：

Site Hu, Takato Horii, Takayuki Nagai. “Adaptive and transparent decision-making in autonomous robots through graph-structured world models”. Advanced Robotics, 38(22), 1579-1599, 2024.
Tatsuya Sakai, Kazuki Miyazawa, Takato Horii, Takayuki Nagai. “A Framework of Explanation Generation toward Reliable Autonomous Robots”. Advanced Robotics, 35(17), 1054-1067, 2021.
境辰也, 堀井隆斗, 長井隆行. 「Graph2vecを用いた世界モデルの分散表現獲得と他者世界モデルの推定」. 日本ロボット学会誌, 40(2), 166-169, 2022.

最終更新 2024年1月1日

著者

准教授

大阪大学大学院基礎工学研究科准教授。認知発達・記号創発ロボティクス、感情発達の計算論的モデリング、ロボット学習、ヒューマンロボットインタラクションを専門とする。