行動予測ニューラルネットワークを利用した人の自然な動作の評価と活用

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本研究は，機械学習による人の行動予測を利用し，人とロボットが同じ空間で共存する際に，自然にインタラクションできるための基盤を構築することを目的としている．本年度は本研究課題において非常に大きな進展が2つあった．1つめは，人が他者の歩行を見ながらその方向を予測する際に，どの程度まで情報を減らしても予測が可能となるか，という点に一つの解答が得られたという点である．機械学習により，人の骨格情報から必要そうな特徴点を抽出したシンプルな歩行モデルについて，いくつかのパターンの予測可能性を機械学習で推定した後に被験者実験を行い，高々3箇所の特徴点の3次元的な移動軌跡を提示すれば，全身の骨格情報を使用したのと同程度の歩行方向予測が可能であることを確かめた．もう1つは，スポーツにおけるサイドステップのような瞬時の切り返しを含むような動作に対しての予測精度を上げるために，予測器を2段階に分けて作成する方法を実現した点である．最初にランダムな動作指示を出しながら，サイドステップ動作を取得し予測器を作成する．次に，その予測器を使って得られた予測結果を人にリアルタイムフィードバックしながら，その誤差が大きくなるような動きを自由に取ってもらうようにした．これにより，1段階目の予測器で収集しきれなかった動きを追加で収集できるようになり，その結果，2段階目の予測器の予測精度を向上させられることを示した．以上のように，本研究課題を遂行するにあたってベースとなる動作データの網羅的な取得方法や，歩行についての必要な自由度の検証が行えたため，この成果を用いて，ロボットの動作を生成したり，あるいは人が見たときに移動方向を予測しやすいロボットを実現したり，ということに利用できると考えている．