Operator's Behavior Recognition in Man-Machine Cooperation based on ARX-HMM

人間の力を増幅して作業を行うパワーアシストシステ ムなど,人間とロボットが相互作用するシステムのこと を,人間-機械協調系という.このような系を設計する際 には,作業を正確かつ迅速に遂行できることだけでなく, ロボットがオペレータに過度の負担を与えないこと,オ ペレータの熟練度により作業性能が大きく変化しないな どの点に注意しなければならない. このような人間-機械協調系について考えるとき,人間 の特性をどのように扱うかがポイントとなる.そこで本 稿では,人間の作業スキルの数理モデルを,微分(差分) 方程式と論理が混在した,ハイブリッドシステムと捉 え,そのパラメータを推定する. ハイブリッドシステムは大きく分けて,確定的なハイ ブリッドシステムと確率的なハイブリッドシステムとに 分けられ,それぞれにおいて,あるクラスに対していく つかのパラメータ推定法が提案されている.確定的なハ イブリッドシステムにおいては,データクラスタリング とサポートベクタマシンに基づく方法や,論理条件を 不等式に変換し,混合整数計画法に帰着する方法等が 提案されている.一方,確率的なハイブリッドシステムに おいては,隠れマルコフモデル(HMM)の拡張,とい う形で取り扱われる形が多く,そのひとつとして,HMM の各離散状態にシステム同定で用いられるARXモデルを 割り当てた確率的なハイブリッドシステム(ARX-HMM) があげられる.ARX-HMMは入出力を陽に考慮に入れ ているため,システム同定に適したモデルである. 本稿では,人間の作業が試行ごとにばらつくことから, 人間の作業スキルの数理モデルを確率的なハイブリッド システムであると捉え,ARX-HMMを人間-機械協調系に おけるオペレータに適応し,人間の作業スキルの数理モ デルを得ることを目的とする. まず 2章で,実際に扱う人間-機械協調系について説明 する.そして 3 章では,ARX モデルと HMM を融合し た ARX-HMMの構成について述べる.最後に 4章では, ARX-HMMを,人間-機械協調系のオペレータに適応し, その有用性を示す.