ロボットが自律動作するために必要とする画像からの色抽出を自動調整する機能開発を目指します。人の補助なしに、ロボット自身が色を知覚して微調整できれば、様々な環境下で自律動作することが容易になります。
ロボットが現実空間で何らかの作業を行う場合には，行動すべき周囲環境や、作業を行うべき対象を認識するプロセスの入り口として色情報が多用されています。現在のロボットは、人間が事前情報として認識すべき色を調整（キャリブレーション）して、その情報に基づいて認識・行動を行っています。その認識精度は担当者の色知覚スキルに大きく依存してしまい、さらに、移動や時間経過による光環境等の変化により頻繁に再調整が必要になるという問題もあります。本研究では、優れたキャリブレーション能力を持つ人間の調整データを集めて、ロボットに学習させることで、ロボットに人間の複雑な色知覚スキルを獲得させることを目的とします。本研究では、テスト環境として、ロボットによるサッカー競技を題材としています。人の色知覚スキルを獲得することにより、周囲環境の変化に左右されずに知的な行動を維持できるロボットの開発を目指します。
