人間とロボットの相互学習系におけるインタラクションの創発・発達に関する研究

人机交互学习系统的产生与发展研究

• 批准号: 16016252
• 负责人: 尾形 哲也
• 金额: $ 9.28万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16016252/
• 关键词: RNNPB; 能動知覚; 擬似シンボル; プリミティブ; 追加学習; 人間機械協調; 記号接地問題

実ロボットシステムにおいて従来のパターン認識技術(状況分類)は、その行動生成に直接役に立たない。本研究では認識を"対象の挙動を予測する行為"として捉える立場をとり、これに関する実験研究を行った。具体的には、感覚運動時系列情報(ダイナミクス)に基づく分節化表現(プリミティブ)に着目し、ロボットが実世界で獲得するプリミティブ表現の分析を行った。学習・認識・生成を同時に行う手法として、パラメータ付再帰結合神経回路モデル(RNNPB)を利用した。RNNPBは複数のプリミティブを自己組織的に獲得し、その切り替えをパラメータにより制御する予測学習器である。(1)ロボットによるダイナミクス規範能動知覚:RNNPBによる物体能動知覚機能をロボットRobovie-IIsに導入した。対象への接触時に生じる音、動き、圧力、モータ関節角度のダイナミクスをRNNPBのパラメータ空間に表現させた。20種類以上の物体をパラメータ空間でクラスタリングが可能であること、さらに未知物体のクラスタリングも可能であることを確認した。(2)ロボットによる擬似シンボル生成とその構造・解釈:ロボットと人間による卓上物体の協調移動を対象に、RNNPBが獲得するプリミティブの解析を行った。モータ関節角度と物体位置情報を観測させ、RNNPBのパラメータを閾値処理することにより擬似シンボルを生成した。実験の結果、パラメータ数に応じた擬似シンボルを生成可能であることが確認された。提案した擬似シンボルは"ロボットが自ら生成・利用できる"点で有効であるが、タスクが時間的に変化していく場合は対応しきれない。今後追加学習&汎化を可能とする枠組みを考慮する必要がある。また現時点の擬似シンボルは感覚運動ダイナミクスのアトラクターの境界条件にすぎない。今後、文法・論理構造など自然言語との関係をより詳細に検討していく必要がある。

In order to realize the goal of the society, we should pay attention to the development of the society, improve the quality of the society, and improve the quality of the society. This study is aimed at understanding the relationship between the behavior of the target and the behavior of the target The detailed information on the motion of the motor is analyzed in the following ways: Learning, cognition, and generation are both ways to use the neural network (RNNPB) RNNPB is a predictive learner for multiple learning strategies. (1)Rovie-IIs are introduced into the system. When the image is touched, it generates sound, motion, pressure, joint angle and space performance. More than 20 types of objects are classified into different categories. (2)The structure and solution of the virtual object are obtained from the virtual object. The joint angle and object position information are measured, and the RNPB is processed according to the threshold value. The result of the test is that the number of samples is similar to that of the sample. The proposal is based on the following points: "Self-generation, utilization,""time,""transformation," and "transformation." In the future, additional learning and generalization may be considered. The simulation of the current point indicates that the boundary conditions of the motion are different. From now on, grammar, logical structure, natural speech and relations are discussed in detail.

项目成果

RNNPBによるマルチモーダルダイナミクス表現に基づいたヒューマノイドの物体能動知覚

基于RNNPB多模态动力学表示的人形主动物体感知

• 发表时间: 2005
• 期刊: 第23回日本ロボット学会学術講演会論文集
• 作者: 尾形哲也;大庭隼人;谷淳;駒谷和範;奥乃博
• 通讯作者: 奥乃博

Open-end human–robot interaction from the dynamical systems perspective: mutual adaptation and incremental learning

• DOI: 10.1163/1568553054255655
• 发表时间: 2005-01
• 期刊: Advanced Robotics
• 影响因子: 2
• 作者: T. Ogata;S. Sugano;J. Tani

Acquisition of Motion Primitives of Robot in Human-Navigation Task -Towards Human Robot Interaction based on 'Quasi-Symbol'

人类导航任务中机器人运动原语的获取——基于“准符号”的人机交互

• 发表时间: 2005
• 期刊: 人工知能学会論文誌 20・3
• 作者: T.Ogata;S.Sugano;J.Tani
• 通讯作者: J.Tani

Extracting Mult-Modal Dynamics of Objects using RNNPB

使用 RNNPB 提取对象的多模态动力学

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2005)
• 作者: T.Ogata;H.Ohba;K.Komatani;J.Tani;H.G.Okuno
• 通讯作者: H.G.Okuno

Extracting Multi-Modal Dynamics of Objects using RNNPB

使用 RNNPB 提取对象的多模态动力学

• 发表时间: 2005
• 期刊: Journal of Robotics and Mechatronics 17・6
• 作者: Nakazawa;T. et al.;Kazuya Tsukamoto;Keiko Ishihara;Tetsuya Ogata
• 通讯作者: Tetsuya Ogata