書籍情報

■ロボットビジョンの基礎

■新版ロボットの力学と制御

■音声と画像のディジタル信号処理

■音声認識システム

■ヒューマノイドロボット

著者：産業技術総合研究所　梶田 秀司　編著 定価：2940円(本体2800円＋税) A5　248頁 ISBN　4-274-20058-2 発売日：2005/04

□　目次

第1章　ヒューマノイドロボット概論
第2章　運動学
第3章　ZMPと動力学
3.1　ZMPと床反力
3.2　ZMPの計測
3.3　ヒューマノイドの動力学
3.4　ロボットの運動からZMPを計算する
3.5　ZMPに関する注意事項
3.6　付録：凸集合と凸包
第4章　2足歩行
4.1　２足歩行をどう実現するか
4.2　２次元歩行パターン生成
4.3　３次元歩行パターン生成
4.4　ZMPを規範とする歩行パターン生成
4.5　歩行安定化制御系
4.6　動的２足歩行技術のパイオニア達
4.7　その他の２足動歩行実現法
第5章　全身運動パターン生成
第6章　動力学シミュレーション

■身体を持つ知能 （インテリジェンス・ダイナミクス） 脳科学とロボティクスの共進化

土井 利忠編 藤田 雅博編 下村 秀樹編 税込価格 ： \3,675 （本体 ： \3,500） 出版 ： シュプリンガー・ジャパン サイズ ： Ａ５判 / 254p ISBN ： 4-431-71199-6 発行年月 ： 2006.9

□　目次

序章　土井利忠
知能の期限とその創成
1　生物とロボットの知能
2　発達、学習と生得性
3　インテリジェンス・モデル

第１章　脳の中には何があるのか　伊藤正男
1　はじめに
2　脳のシステム構造
2.1　脊髄・脳幹の制御系
2.1.1　反射
2.1.2　複合運動
2.1.3　生得的行動
2.2　脳の調整系
2.2.1　小脳
2.2.2　大脳基底核
2.2.3　大脳辺縁系
2.2.4　覚醒睡眠系
2.3　大脳新皮質の制御系
2.3.1　大脳感覚運動野
2.3.2　大脳連合野
2.3.3　大脳新皮質に対する調整
3　脳の神経回路
3.1　ニューロン
3.2　基本的な回路結合
3.2.1　アミノ酸系の特異的神経回路
3.2.2　アミン系、ペプチド系のびまん性神経回路
3.3　小脳の神経回路
3.3.1　小脳皮質の回路網
3.3.2　小脳皮質核複合体
3.3.3　小脳の適応制御
3.3.4　小脳の内部モデル
3.3.5　メンタルモデルと内部モデル
4　知情意の仕組み
5　おわりに

第２章　言語の起源と身体性　正高信男

第３章　”人間を飽きさせない”知能への挑戦　〜インテリジェンス・ダイナミクスの研究事例を通して〜　下村秀樹
1　はじめに
2　エンタテインメントロボットの開発で感じた問題
3　インテリジェンス・ダイナミクスの提案
3.1　インテリジェンス・ダイナミクス
3.2　インテリジェンス・モデル
4　インテリジェンス・ダイナミクスの研究事例　−人間を飽きさせない”知能への挑戦−
4.1　目標
4.2　研究の方針
4.3　研究の実例：インテリジェンス･モデルの提案と検証
4.3.1　インテリジェンス・モデル”MINDY”の検証
4.3.2　インタラクティブ・インテリジェンス・ダイナミクス
4.3.3　自己組織化する知覚−生成系に基づくものまね
4.4　研究の実例：インテリジェンス・ダイナミクスの関連研究
4.4.1　飽きない（長期間）インタラクションの要素検討・評価
4.4.2　PCクラスタシステムの活用
5　いくつかの認知行動モデルの比較検討
5.1　各モデルの研究の主眼
5.2　認知行動モデルの大枠
5.3　ユニット
5.4　階層化
5.5　その他：コンテクスト
5.6　インテリジェンス・モデルのラフスケッチ(3節）との関係
5.7　まとめ
6　今後の研究課題
6.1　引き込みによる行動発現と目標による行動発現の融合
6.2　自発的探索によるスキル向上
6.3　大規模化（大規模なタスク記憶）
6.4　低次元化と階層化
7　まとめ

第４章　学習するロボットと脳の報酬系のデザイン　銅谷賢治
1　はじめに
2　強化学習と大脳基底核
2.1　強化学習
2.2　大脳基底核と報酬予測
2.3　サルのギャンブルゲーム
3　メタ学習と脳内物質系
3.1　遅延報酬のもとでの強化学習
3.2　TD誤差とドーパミンニューロン
3.3　神経修飾物質系のメタ学習仮説
3.4　報酬予測の時間スケールマップ
4　報酬系を進化させるロボット
4.1　自己保存と自己複製
4.2　行動戦略の進化
4.3　報酬のメタパラメータの進化
5　おわりに

第５章　新体制に基づくロボット認知の創発と発達　國吉康夫
1　はじめに
2　知能の創発的構成論
2.1　振る舞いと知能
2.1.1　振る舞い作りこみの問題点
2.1.2　振る舞い≠知能
2.1.3　振る舞いの創発
2.1.4　身体性に基づく振る舞いの創発
2.2　感覚運動システムの問題点
2.2.1　定常相互作用に限定された状態空間や行動ルール
2.2.2　変動する実世界相互作用
2.3　創発的知能の原理
2.3.1　相互作用を乗りこなす「ツボ」
2.3.2　「ツボ」と「活人剣の原理」
2.3.3　発達論の必然性
2.4　アプローチ
3　身体−環境相互作用の不変構造
3.1　ダイナミック起き上がり動作
3.2　人間の行動戦略の計測と解析
3.3　動作の「ツボ」の力学的解析
3.4　等身大ヒューマノイドによる実験
3.5　「ツボ」は「目の付けどころ」にもなっている
3.6　身体性から創発する共有情報構造
4　身体性適合行動の創発的探索
4.1多様な秩序状態を創発するカオス結合系
4.2　カオス結合場としての身体性
4.3　身体性に適合した行動創発の起訴実験
4.4　虫型ロボットにおける歩行の創発
4.5　ツボの創発的獲得に向けて
5　胎児・新生児期における身体性学習のモデル
5.1　体性感覚マップ自己組織化
5.2　胎児・新生児の運動発達モデル
6　感覚運動モダリティ融合学習と模倣の創発
6.1　新生児模倣と胎児期の認知発達
6.2　視覚運動融合学習に基づく原始模倣のモデル
7　おわりに

第６章　インテリジェンス・モデル　MINDYの提案　佐部浩太郎
1　はじめに
2　MINDYのコンセプトモデル
2.1　インテリジェンス・モデルの構築
2.2　単一タスク制御器と目標指定型制御器
2.3　階層的ネットワークの構成
2.4　基本モジュール
2.5　モジュールネットワークの自己組織化
2.6　制御器の学習
2.7　動機の実装
2.8　まとめ
3　シミュレーションによる検証
3.1　シミュレーション環境
3.2　エージェントの設計
3.3　予測器の学習
3.4　因果推定
3.5　プランニング
3.6　プランニングと実行の反復
3.7　制御器の学習
3.8　内発的動機の実装
3.9　外発的動機との組み合わせ
3.10　予測誤差・計画達成度・制御誤差の計算とタスク設定の具体例
3.11　結果
4　QRIOを用いた物体インタラクションの獲得
4.1　ネットワーク構成
4.2　教示による学習
4.3　獲得された手先位置モジュールの構造
4.4　音強度・物体速度コントローラの学習
4.5　目標誤差を用いた行動選択
4.6　インテリジェンス・ダイナミクス・シンポジウム2005におけるデモンストレーション
4.7　QRIOを使った実験のまとめ
5　まとめ