(日本語) 2011年度 人工知能学会全国大会(1G3-4)

時系列マルチモーダルデータマイニングを用いたロボットの撮影行動則の獲得

本研究では、複数のモーションセンサーからジェスチャと動作のパターンを認識し、それに応じて撮影タスクを行うロボットシステムの提案を行う。
ロボットにユーザの作業の様子を撮影させたい時、ある程度自律的に動いて撮影し、かつユーザの指示に従って動くことが望ましい。これを実現するため、最初にWozを用いてタスクを行い、センサー類からマルチモーダルな多次元時系列データを取得する。時系列データマイニングを用いて、ロボットはタスクに固有な動作や指示パターンを学習することができる。タスクの学習と指示パターンの学習という2種類の学習を行った後、マルチモーダルイベントに基づき2つの学習結果を統合することでロボット動作生成コントローラを獲得する。

本論文では、指示パターンの学習のための撮影タスク実験を行い、評価した。
結果として、ジェスチャパターンはPurity 56.6%の精度でクラスタリングされ、
全7種類のジェスチャパターンのうち4種類は、それに対応する
正しいロボットの動作と関連付けられた。

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