ヒトとヒューマノイドにおける身体運動とシンボル操作系の相互発達モデル

ヒューマノイドにタスクを実行させるための手段として,開発者があらかじめ環境を想定したプログラムを埋め込むのは非効率的である.未知の環境下における行動を効率的に獲得するために,人間によって実演された行動を観察し,模倣することで新しいタスクの実現方法を学習する基盤システムとして,以下の2点から構成される身体運動とシンボルの相互操作モデルを開発した.感覚運動パターンとシンボル表現の相互変換モデルの考案隠れマルコフモデルを用いて感覚運動パターンの相互想起モデルを実装した.さらに,感覚運動パターンを演算操作可能なシンボルとして表現するために,従来までに開発してきた原始シンボル空間を拡張し,マルチモーダルな感覚運動情報を扱うことのできるパターンとシンボルの相互変換モデルを開発した.この空間表現を用いることで,人間が実行した動作パターンをシンボルに変換し,幾何学的な空間内の位置関係から動作の状況を理解し,また,状況に応じて空間上のシンボルを操作することで,適切な動作に修正を行うという,感覚運動パターンとシンボルの相互発達を行う基盤システムを構築した.着目点の導入による目的レベル模倣の実現上記の原始シンボル空間に対して,モーションキャプチャシステムで計測した人間の動作パターンをリアルタイムに入力し,人間の動作をヒューマノイドが模倣するシステムを構築した.また,関節角度などの運動パターンのみを模倣の対象とするのではなく,動作が外界に及ぼす影響のうち,動作の目的となる情報を模倣の対象とさせるため,動作が満たすべき幾何学的拘束条件を着目点として定義し,この着目するべき点の時間的推移を第三の感覚運動パターンとして扱い,着目点の推移の時系列パターンを原始シンボル空間内で表現する手法を考案した.これにより,動作模倣の際に着目するべき点を想起することが可能となり,目的レベルの模倣を行うことが可能となった.

ヒューマノイドにタスクを実行させるための手段として,開発者があらかじめ環境を想定したプログラムを埋め込むのは非効率的である.未知の環境下における行動を効率的に獲得するために,人間によって実演された行動を観察し,模倣することで新しいタスクの実現方法を学習する基盤システムとして,以下の2点から構成される身体運動とシンボルの相互操作モデルを開発した.感覚運動パターンとシンボル表現の相互変換モデルの考案隠れマルコフモデルを用いて感覚運動パターンの相互想起モデルを実装した.さらに,感覚運動パターンを演算操作可能なシンボルとして表現するために,従来までに開発してきた原始シンボル空間を拡張し,マルチモーダルな感覚運動情報を扱うことのできるパターンとシンボルの相互変換モデルを開発した.この空間表現を用いることで,人間が実行した動作パターンをシンボルに変換し,幾何学的な空間内の位置関係から動作の状況を理解し,また,状況に応じて空間上のシンボルを操作することで,適切な動作に修正を行うという,感覚運動パターンとシンボルの相互発達を行う基盤システムを構築した.着目点の導入による目的レベル模倣の実現上記の原始シンボル空間に対して,モーションキャプチャシステムで計測した人間の動作パターンをリアルタイムに入力し,人間の動作をヒューマノイドが模倣するシステムを構築した.また,関節角度などの運動パターンのみを模倣の対象とするのではなく,動作が外界に及ぼす影響のうち,動作の目的となる情報を模倣の対象とさせるため,動作が満たすべき幾何学的拘束条件を着目点として定義し,この着目するべき点の時間的推移を第三の感覚運動パターンとして扱い,着目点の推移の時系列パターンを原始シンボル空間内で表現する手法を考案した.これにより,動作模倣の際に着目するべき点を想起することが可能となり,目的レベルの模倣を行うことが可能となった.