2B1-2 高次元姿勢情報と視覚情報からのマルチモーダル低次元表現の抽出(OS7:エージェントの学習・進化)
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概要
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Imitation is a useful method for people to learn a new action from somebody else. However, there are several problems to be solved to make a robot imitate other person and obtain a new action. One of the problems is how to map visual image to posture information. Human imitators seem to use a body schema which represents low- dimensional structure of multimodal sensor motor information to deal with the problem. This paper proposes an constructive model to make a low dimensional representation by integrating high dimension posture information and visual image by using kernel canonical correlation analysis. We evaluated the usefulness of the low-dimensional representation to use for mapping the visual image to posture information through an experiment.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2011-09-01
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