Symbol Emergence by Robots Through User-Driven Dialogues

机器人通过用户驱动的对话出现符号

基本信息

批准号：
18K11359
负责人：
岩橋直人
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Okayama Prefectural University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、ユーザに負荷をかけずに自然なロボットとのインタラクションを通じた記号創発学習を実現することを目的としている。具体的には、ユーザ主導型の対話を通じたロボットによる記号創発学習を実現することを目指している。2022年度の成果は以下の二つである。1. マルチモーダル協力調整対話の収集: 協力行動の中での調整発話のタイミングを分析するために、協力行動インタラクティブシミュレータRoCoCoを利用し、2人の被験者がRoCoCoの仮想空間で対話をしながら身体的協力を実行した場合のマルチモーダル対話データを収集した。本データを用いて、複数均衡軌道分析と対話タイミング分析を実施する予定である。2. 語用論的発話生成理解のための深層学習手法の開発: ユーザ主導型対話を通した記号創発学習の効率化のために、新しい深層学習手法を開発し、基本動作を確認した。以上の成果により、自然なロボットとのインタラクションを通じた記号創発学習の実現に向けた新たな一歩を踏み出した。今後は、収集した対話データと開発した深層学習手法を活用して、さらなる研究を進める予定である。

这项研究旨在通过与自然机器人的互动而无需给用户带来任何负担来实现新兴的符号学习。具体而言，目的是通过用户驱动的对话实现机器人的符号紧急学习。 2022财政年度的结果如下：1。收集多模式合作协调对话：为了分析合作行动中协调性演讲的时间，我们使用合作行为交互式模拟器Rococo来收集多模式对话数据，同时在两个主题进行互动的同时在Roco中进行互动时进行了合作。使用这些数据，将进行多个均衡轨迹分析和对话时间分析。 2。开发务实语音生成理解的深度学习方法：通过用户驱动的对话提高新兴符号学习的效率，开发了一种新的深度学习方法，并确认了基本操作。通过上述结果，我们通过与自然机器人的互动来实现新兴的符号学习迈出了新的一步。将来，我们计划使用收集的对话数据和我们开发的深度学习方法来进行进一步的研究。

项目成果

期刊论文数量（15）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Physics Projection

物理投影

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
Naoto Iwahashi;Hideaki Negoro;Soichi Kawano;Naoto Iwahashi
通讯作者：
Naoto Iwahashi

Equilibrium Selective Role Coordination for Autonomous Driving

DOI：
10.1109/icawst.2019.8923170
发表时间：
2019-10
期刊：
2019 IEEE 10th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST)
影响因子：
0
作者：
N. Iwahashi
通讯作者：
N. Iwahashi

Action-Feasibility-Based Pragmatic Understanding of Ambiguous by Service Robots

基于行动可行性的服务机器人对歧义的务实理解