認知発達ロボティクスの考えをもとに,現在行っている研究です.詳しくは[[こちら>研究/テーマ]]. #iframe(https://onedrive.live.com/embed?cid=6333A57BC13FB404&resid=6333A57BC13FB404%211360&authkey=AP1GVQQ0L3x7mAo&em=2,style=width:650px;height:500px;) -内部構造・ロボットの知的システムに関する研究 --目的発見 ---[[小橋遼:報酬の差異による単体サブゴール発見手法の提案>研究/ResearchActivity/2013年度/07]] --多目的下意思決定 ---小橋遼:複数タスクに対する意思決定手法の提案 〜外界とのインタラクションによるタスクの重要度の制御〜 --評価の自己獲得 ---二階堂芳:外界とのインタラクションによる強化学習の報酬の自己生成 --多人格モデル学習 ---千葉秀平:反復合議型意思決定法によるマルチエージェント強化学習 ---櫻井柊平:反復合議型意思決定法を用いた行動学習―物理シミュレータによる耐故障性の検証― --個別学習 ---[[澁谷和:強化学習における探査率の動的制御>研究/ResearchActivity/2013年度/02]] ---[[平間経太:経験情報に基づく不完全知覚の解決-確率的手法による知識量の抑制->研究/ResearchActivity/2012年度/08]] --知識獲得・活用 ---川村一貴:報酬を用いたNNの学習法の提案-ロボットアームに対する行動学習- ---[[片山和宣:ロボットの状態に応じたMotion SpaceTSの実現-物理エンジンを用いたシミュレータによる検証->研究/ResearchActivity/2013年度/06]] ---[[北山直樹:センサ情報に基づく動きの知識化-微分情報を用いた動作時間の抽象化->研究/ResearchActivity/2012年度/02]] ---[[挟間重直:Motion Space TSにおける動作生成手法の提案-シミュレーションによる動作検証->研究/ResearchActivity/2012年度/07]] --センサの取捨選択 ---[[木島康隆:強化学習におけるセンサの重要度に応じた効率的な意思決定(Efficiently Decision making in reinforcement learning based on importance of sensor)>研究/ResearchActivity/2012年度/01]] ---[[木村敏久:センサの重要度に応じた学習空間の動的構成>研究/ResearchActivity/2012年度/06]] -外部構造・ロボットを取り巻く環境に関する研究 --状況の未来予測 ---杉本大志:A Study on the State-Action Pair Prediction for Robot ---[[梅津祐介:複数センサを用いた高精度センシング>研究/ResearchActivity/2012年度/09]] --知能発現のための環境考察 ---[[中南義典:ロボットの認識能力の変化が学習に及ぼす影響について-センサの能力の違いが強化学習の学習効率に及ぼす影響->研究/ResearchActivity/2011-002]] -内部と外部の相互作用・自己と他者との関係性に関する研究 --協調学習(コミュニケーションによる個の発達) ---[[木島康隆:コミュニケーション相手の取捨選択による個体知能の効率的発達>研究/ResearchActivity/2009-002]]