深層学習を用いた自己-他者間の身体動作対応付けの獲得と模倣モデル

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本年度は，自己と他者の身体の対応づけを実現するための身体の内部モデル（身体イメージ）を獲得する深層学習モデルの構築を進めた．まず，身体の空間的な形状を表現するための基盤となる空間座標の表現を，感覚運動の経験を通して獲得する深層学習モデルを構築した．構築したモデルは，ロボットがさまざまな姿勢で環境中の物体に触れることで環境中の物体を観測し，その後同じ環境中で各姿勢に対応して得られる触覚を再構築する学習を行う．この再構築学習を通したモデルの空間認識獲得能力は，ロボットが2次元の環境平面に配置される物体を手の先のセンサーで触る環境下でのシミュレーションにより具体的に確かめられた．すなわち，モデルが内部に環境平面の空間座標および物体の表現を獲得し，また，ロボット姿勢の固有感覚を内部空間座標にマッピングすることで身体姿勢と触覚入力との対応を構築するように学習することが示された．また，本年度末には，同様な再構築学習を視覚について行うことによって空間座標の表現とともにロボットの自己身体の形状の表現する身体イメージを獲得する結果を得ている．現状では空間座標および身体イメージは3次元の立体的な表現ではなく2次元の表現として得られているという点はあるものの，ロボットの存在する環境の空間座標系の上に表現される身体イメージは，同じ環境空間に存在する他者との共有な身体イメージとして利用可能なものであると考えられる．よって，最終年度である次年度において，本研究課題の目的である，自己と他者で共有な身体イメージにより自己と他者の身体対応づけを行う深層学習モデルの構築を進めることが可能となった．