5V-5 連続インタラクションデータからの系列パターン発見に基づくロボットの行動則獲得(人工知能一般(4),学生セッション,人工知能と認知科学,情報処理学会創立50周年記念)
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概要
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本研究では、撮影タスクにおけるロボットと人間との自由なジェスチャインタラクションを観測し、得られた多次元時系列データから、人間のジェスチャパターンとロボットの動作パターンの対を獲得可能なシステムを提案する。撮影ロボットに任意の視点から撮影をさせるためには、自由なジェスチャを用いた人間とロボットとのインタラクションが必要である。そこで自由な多種のジェスチャを用いて操作可能な撮影ロボットの実現を目指す。本研究ではロボットを遠隔から操作し、人間のジェスチャに対して適切な振る舞いをさせる(WOZ:Wizard of OZ)ことで、人間が表出するジェスチャ系列と、それに対するロボットの動作系列を観測する。センサを通じて観測されたジェスチャ・動作系列は多次元時系列データに変換され、この時系列データから頻出するジェスチャ・動作パターンをボトムアップに抽出する。パターンの抽出に用いるアルゴリズムには、[1]で提案されているDGCMD (Distance Graph Constrained Motif Discovery)アルゴリズムを改良して用いた。[1]では、ユーザがロボットに迷路を進むようにジェスチャで指示を行うタスクを設定し、観測されたデータからDGCMDアルゴリズムを用いてジェスチャと動作パターンをそれぞれ検出し、確率ネットワークを作成してジェスチャと動作の対を教師なし学習により獲得した。[1]では移動系ジェスチャのみを用いた迷路タスクだったのに対し、本研究では撮影タスクという、より複雑なタスクの中で起こる多種のジェスチャインタラクションを対象とした。実験では、頻出パターンの抽出、適切なクラスタリング、ロボットの行動則の自動獲得が可能であることを示し、本研究で拡張したDGCMDアルゴリズムが有効に機能することを示す。また、[1]では扱われていなかったポインティング動作の検出も可能であることを示す。
- 2010-03-08
著者
-
西田 豊明
京都大学大学院情報学研究科
-
西田 豊明
奈良先端科学技術大学院大学
-
西田 豊明
京都大学 情報学研究科
-
西田 豊明
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
岡田 将吾
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
坂本 佳愛
京都大学工学部情報学科
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西田 豊明
京都大学大学院
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