The 25th Annual Conference of the Japanese Society for Arti cial Intelligence, 2011 (3B1-OS22b-3)

回帰モデルに基づく 言語・非言語指示パターンによる 移動ロボットのための制御則の獲得

人間の表出する言語・非言語指示情報を理解し,適切な駆動制御を行うロボットのための制御則を構築することを目指す.

背景

その背景としてHRIを実現する要素技術の1つに人間の表出する指示インタラクションをロボットが理解し,適切な駆動制御を行えることが挙げられる.ここでいうインタラクションとは,相手との共通の認識を持つ意味や概念を容易に伝えられる言語指示(発話内容,発話の意味)と,空間や質・形状という言語表現で具体的に表現しづらい量的な情報を伝えることが可能である非言語指示(ジェスチャ,韻律情報,目線)が挙げられる.
言語・非言語双方の情報を利用し,ロボットの適切な駆動量の制御を行えるロボット制御則推定器を構築したい.

システム

提案システムは以下のようになる.
システム概観
システムは大別して三種類のアルゴリズムによって構成されている.これらはロボット駆動の制御命令推定と,ロボット駆動の量成分(速度量等)推定の二種類の推定器を構築する.

  • パターン発見処理…インタラクションを観測し得られたデータから指示インタラクションとロボット駆動パターンの対を抽出.
  • クラスタリング処理…パターン毎の関係を階層的クラスタリングにより決定.得られたクラスタリング結果をインタラクションシンボルとする.シンボルデータがロボット駆動制御推定モデルとなる.
  • 量成分推定処理…シンボル情報と,インタラクションデータからロボット駆動の量成分推定回帰モデルを構築する.
  • また,本研究では[Okada 10]*のモチーフディスカバリー手法を利用し,パターン発見処理・クラスタリング処理を行っており,量成分推定処理が新規に構築した部分である.(…後日作成)

    カテゴリー: 未分類 パーマリンク