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← 09-03 Robot Tour Guide Examples

Unit 9 03 Robot Tour Guide Examples

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Showing Revision 1 created 12/03/2014 by K2480.

  1. 詳細な解説に入る前に
  2. マルコフ決定過程の重要性をお見せします
  3. これはボン大学がボン・ドイツ博物館に配備した
    ガイドロボットです
  4. 私も製作に協力しました
  5. このロボットの目的は博物館を案内することで
  6. 主に子供の見学者を展示物へガイドすることです
  7. これは難しいプランニング問題でした
    なぜなら
  8. カーペットやタイヤの性能により
    環境にランダム性が生じるため
  9. ロボットの動作の結果を
    正しく予測できないからです
  10. ロボットは自身の決定どおりに行動できないので
    プランニング中に考慮する必要があります
  11. その結果ロボットは予想外の場所にいても
    行動を修正できるのです
  12. 次の映像は90年代後半に
    国立アメリカ歴史博物館で
  13. 後継機のロボットが稼働している様子です
  14. 博物館のエントランスホールから
    何千人もの子供たちを案内しました
  15. これも難しいプランニング問題です
  16. ご覧のようにロボットの進路上に人がいた場合
    迂回しなければなりません
  17. 特に難しいのは下り階段などの
    直接見えない障害の存在です
  18. これは自身の現在位置を検知するという
    難しい問題ですが
  19. それに関してはまたあとでお話します
  20. 次の映像は老人ホームでロボットが
    高齢者を介助している様子です
  21. 施設を案内したり診察に連れて行ったり
    薬の時間を知らせたりして高齢者と交流します
  22. このロボットは長年使われてきました
  23. 老人ホームを案内するのも
    とても困難なプランニング問題です
  24. 最後のロボットはカーネギーメロン大学の
    ウィル・ウィッテカーが作ったものです
  25. このロボットの目的は廃坑の探査です
  26. 採掘が盛んだった
    ペンシルバニアやウェストバージニア州などには
  27. 多くの炭鉱跡が残っています
  28. そうした廃坑の位置や現在の状態は
    よく分かっていません
  29. 天井が崩落する危険があり酸素濃度も低いため
    人が立ち入ることはできません
  30. 私たちはロボットを製作して内部を探索させ
    廃坑の地図を作りました
  31. 紹介した事例に共通しているのは
    困難なプランニング問題を含んでいる点です
  32. 環境は確率論的であり行動の結果は不明です
  33. さらにロボットは想定外のあらゆる状況に
    対処しなければなりません