2013 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
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12F02046
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
西田 豊明 京都大学, 情報学研究科, 教授
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
MOHAMMAD Yasser Farouk Othmao 京都大学, 情報学研究科, 外国人特別研究員
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| Keywords | 模倣学習 / モチーフ発見 / 時系列マイニング / 機械学習 |
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| Research Abstract |
本研究は, 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模倣学習の基礎理論と技術を開発することを目的としている.
今年度は, 観測空間におけるエージェントとオブジェクトのセグメント化されていないインタラクションデータから強化シグナルを使うことなく, 一般化されたセンサ・アクションストリームを抽出する方法を考案し, シミュレーションベースのe-puckロボットを使った実験を行ってアイデアの妥当性を確認した. オフラインの記号処理ステージとオンラインの数値計算ステージの2段階処理を行うことにより, 人間の姿勢をロボットにリアルタイムで複写するシステムを開発した. 人間がロボットの行動をまねすることにより, ロボットに対する人間の心証が向上し, 模倣学習が促進されるという仮説を調査するためのNaoを使った実験を行った. 実験参加者57名による延べ180セッションの実験を行った. 各セッションでは, 実験参加者がNaoを模倣するという条件(Back Imitation), 模倣し合うという条件(Mutual Imitation)でのインタラクションと, 実験参加者がNaoを模倣する機会を与えない(No Imitation)条件を設定し, 調査紙により参加者の心証を評価したところ, BIとMI条件で心証と模倣の有意な向上がみられた, 一方, 参加者が第三者の視点からNI, BI, MI条件で行動している参加者の行動を見たときは, 条件の間に違いはみられなかった. このほか, 前年度開発したモチーフ発見プログラムの高頑健化と高次元化の取り組みを行った.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
姿勢複製に関しては, 国際会議International Conference on Active Media Technology 2013で発表した. モチーフ学習における人間の動機づけについては, 最初の成果がまとまり国際会議Robio 2013に採択され, 発表した. このほか, 基盤となるモチーフ発見プログラムの進展を報告した論文が国際学会誌および国際会議に採択され, 一部発表するとともに, 成果がまとまった複数論文を投稿するに至った.
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の目を達成するためには, 基盤であるモチーフ発見ブログラムの頑健性と機能を高めることが鍵になることが判明しているので, 最終研究期間は, 従来研究開発してきた濃度推定に基づくモチーフ発見プログラムの記号化時の対ノイズ性を高めるとともに, 高次元モチーフ発見機能の高度化を行う. また, 研究成果を評価して次の段階の研究の礎を築くことにも注力する.
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