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2012 Fiscal Year Annual Research Report

ハイブリッドインタラクティブロボットアーキテクチャを用いた可塑的な模倣学習

Research Project

Project/Area Number 12F02046
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

西田 豊明  京都大学, 情報学研究科, 教授

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) MOHAMMAD Yasser, Farouk Othman  京都大学, 情報学研究科, 外国人特別研究員
Keywords模倣学習 / モチーフ発見 / 時系列マイニング / 機械学習
Research Abstract

本研究では,これまで報告されてきた幼児の発達過程の一部を機械学習の手法を用いてシミュレートして学習ロボットの模倣学習機能を高度化することにより,利用者がロボットのプログラミングや操作方法についての専門的な知識をもっていなくても,所望のタスクを教示し,現場でロボットの行動を修正するだけでロボットの持つ多様なサービス機能を引き出すためのコミュニケーションプロトコルを自律形成できるようにするための基礎理論と技術を開発することを目的としている.
平成24年度は,高い可塑性をもつ模倣学習に必要な目標指向性,意味理解能力,段階的発達を実現するための基盤と考えられるアクションセグメンテーションのための頑健なアルゴリズムの実現,アクションセグメンテーションの人間の基本行動発見への適用,アクションと知覚ストリームを組み合わせた共通のセンサー・モーター表現の学習システムの開発に取り組み,次の成果を得た.(1)MKアルゴリズムを改良し,複数のモチーフを同時発見し,MKよりもはるかに高速なMK++アルゴリズムを開発した.(2)モチーフ発見アルゴリズムを濃度推定問題として定式化することにより,パフォーマンスを悪化させる原因となる短いバーストノイズに対して頑建なモチーフ発見アルゴリズムsdCmを開発した.(3)我々の開発したモチーフ発見アルゴリズムMK+を全身モーション検出に適用し,良好な成果を得た.(4)エージェントと環境内のオブジェクトの間の未セグメントインタラクションからセンサー・モーター表現を学習するシステムを開発した.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

本研究全体の基盤となるアルゴリズムを構成でき,評価の結果その有効性が確認できた.加えて,ヒューマノイドロボットNAOの両手操作のための閉形式逆運動学が開発することができた.これにより,デカルト空間での学習が可能になり,対応問題への取り組みが容易になった.異なる特性をもつモチーフ発見プログラムを複数開発しためで,多様な状況でチーフ発見を実行できるようになった.

Strategy for Future Research Activity

計画通り,本年度の成果を基盤として,目標指向性,意味理解力,段階的発達性をもつ高可塑性の模倣学習システムの実現に取り組む.さらに,閉形式逆運動学とセンサ・モーター系,モチーフ発見アルゴリズムを組み合わせて高次元操作問題に接近する.

  • Research Products

    (4 results)

All 2013 2012

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Fluid Imitation2012

    • Author(s)
      Yasser Mohammad and Toyoaki Nishida
    • Journal Title

      International Journal of Social Robotics

      Volume: 4 Pages: 369-382

    • DOI

      10.1007/s12369-012-0153-z

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Learning Sensorimotor Concepts Without Reinforcement2013

    • Author(s)
      Yasser Mohammad and Toyoaki Nishida
    • Organizer
      AAAI Spring Synposium on Life Long Machine Learning 2013
    • Place of Presentation
      Stanford, USA
    • Year and Date
      2013-03-01
  • [Presentation] Unsupervised Discovery of Basic Human Actions from Activity Recording Datasets2012

    • Author(s)
      Yasser Mohammad and Toyoaki Nishida
    • Organizer
      IEEE/SICE SII 2012
    • Place of Presentation
      Kyushu, Japan
    • Year and Date
      2012-12-01
  • [Presentation] Self-initiated imitation learning. Discovering what to imitate2012

    • Author(s)
      Yasser Mohammad and Toyoaki Nishida
    • Organizer
      ICCAS 2012
    • Place of Presentation
      Jeju, South Korea
    • Year and Date
      2012-10-01

URL: 

Published: 2014-07-16  

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