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J-GLOBAL ID：200903082150222127

ロボットの位置および向きの情報の自己組織的学習処理方法ならびにその学習処理システム、およびその学習プログラム

Inventor： 伊達 章 ,  倉田 耕治
Applicant, Patent owner： 独立行政法人情報通信研究機構
Agent (1)： 重久 啓子
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2003414118
Publication number (International publication number)：2005174040
Application date： Dec. 12, 2003
Publication date： Jun. 30, 2005
Summary：

【課題】 ロボットの位置および向きの情報をロボットの視覚情報から分離・抽出するために自己組織化モデルにより学習する。【解決手段】 視覚入力情報取得部11はロボットの視覚入力情報を入力する。位置および向き学習部15は、視覚入力情報から、SOMとニューラルガスの直積モデルの位置に対応する素子面(ニューラルガス)を用いて順位学習を行い、方向に対応する円環状の素子コラム(SOM)を用いて近傍学習を行うという2つの学習アルゴリズムを組み合わせて、各素子の位置および向きの選択性を学習する。【選択図】 図1

Claim (excerpt)：

ある空間を自由に移動できるロボットの視覚センサが入力した視覚入力情報から当該空間における当該ロボットの位置および向きの情報を分離・抽出するために、当該視覚入力情報をニューラルネットワークモデルに与えて当該モデルを自己組織的に学習する処理方法であって、 前記位置のための第1軸と第2軸で作られる面に複数の素子が独立して配置された素子面と前記向きのための第3軸の方向に各素子面の1つの素子が隣り合う関係を保持して属する素子コラムとにより構成される3次元構造であって、かつ前記素子コラムが前記向きの位相に対応して円環上に構成されるSOMとニューラルガスの直積モデルを備え、 前記直積モデルに前記視覚入力情報を入力する視覚情報入力処理過程と、 前記直積モデルにおいて、前記視覚入力情報に最も近い参照ベクトルを持つ素子を求めて勝者とし、前記勝者について順位学習および近傍学習を組み合わせた学習を行い、前記素子ごとに前記位置および前記向きの選択性を取得する学習処理過程とを、備える ことを特徴とするロボットの位置および向きの情報の自己組織的学習処理方法。

IPC (4)：

G05B13/02 ,  B25J5/00 ,  B25J13/08 ,  G06N3/00

FI (4)：

G05B13/02 L ,  B25J5/00 E ,  B25J13/08 A ,  G06N3/00 550E

F-Term (14)：

3C007CS08 ,  3C007KS03 ,  3C007KS04 ,  3C007KS16 ,  3C007KS36 ,  3C007KT02 ,  3C007KT11 ,  3C007LW12 ,  3C007LW15 ,  3C007WA28 ,  5H004GB16 ,  5H004HA07 ,  5H004HB07 ,  5H004KD32