特許7498688IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

ロボット、自動運転車や、人間を含めた意味での自律体における受容性を評価する技術

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

以上、ロボットの受容性評価に係る従来の技術・手法を説明したが、このうち、アンケート調査に基づくロボット受容性の評価においては、アンケートの設計、対象者の選定と取り集め、アンケート（質問票）の配布や、回答済みアンケートの収集、さらには回答の集計と分析といったような、人手による多大な作業を行う必要が生じる（ちなみにここで述べるアンケート調査の問題点は、インタビュー調査においても概ね当てはまるものとなっている）。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、対象群に属する対象についての他の対象との間における受容性に係る情報を推定する受容性推定モデルであって、 当該対象についての状態の変化に係る情報である状態変化情報を受け取り、前の時点で自ら生成した隠れ状態情報である状態変化隠れ情報に対し当該状態変化情報を反映させて、新たな状態変化隠れ情報を生成する状態変化回帰ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）セルと、 当該対象の状態と当該・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の受容性推定モデル、受容性情報推定装置、及び受容性情報推定方法によれば、対象群に属する対象についての他の対象との間における受容性に係る情報を、当該対象の状態における変化や他との関係に基づいて推定することができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本発明による受容性推定モデルの一実施形態、及び本発明による受容性情報推定装置の一実施形態を示す模式図である。
【図2】 本発明による受容性推定モデルへの入力情報を表す空間・時間グラフの一具体例を示した模式図である。
【図3】 本発明による受容性推定モデルの他の実施形態を説明するための模式図である。
【図4】 本発明による受容性推定モデルの更なる他の実施形態を説明するための模式図である。
【図5】 本発明による受容性推定モデルの更なる他の実施形態を説明するための模式図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１ 受容性推定モデル １１、１１’、１１'' 状態変化ＲＮＮセル １１１、１１１’、１１１'' 状態変化ＲＮＮ １２、１２’ 状態変化表現抽出部 １３、１３’、１３'' 相対関係ＲＮＮセル １３１、１３１'' 自他関係ＲＮＮ １３２ 他自関係ＲＮＮ １４、１４１ 自他関係表現抽出部 １４２ 他自関係表現抽出部 １５、１５’、１５'' 影響特徴量生成部 １５Ａ 第１アテンション部 １５Ｂ 第２アテンション部 １５１ 第１線形変換部 １５２ 第２線形変換部 １５３ 混合部 １５４ スケール部 １５５ ソフトマックス部 １５６、１５６'' 重み付け混合部 １５９ 認識範囲重み関数部 １６ 受容性情報決定部 １６ａ、１６ａ’ 受容性ＲＮＮセル １６ａａ 受容性ＲＮＮ １６ｂ 受容性分類部 １８ 制御情報表現抽出部 ９ 受容性情報推定装置 ９１ 入力部 ９２ 訓練部 ９３ 受容性情報決定部 ９４ 出力部

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