2017 Fiscal Year Annual Research Report
認識行動経験の個人化学習に基づくパーソナライズドロボットの文脈適応型知能身体機構
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16H01748
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岡田 慧 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70359652)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 知能ロボット / 認識行動経験学習 / 個人化学習 / パーソナライズドロボット / ロボットシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,困っている人の気持ちに寄り添い,場面に応じて手を差し伸べる個人状況適応型の支援ロボットの知能身体技術の確立を,文脈依存型の情報推薦技術の実世界認識行動分野への展開を中心として進める.具体的な研究項目は(A)支援体験経験履歴のビッグデータの取得(嗜好データの入力),(B)コンテキストと支援評価の理解と予測の個人化学習(嗜好の予測),(C)個人文脈依存型の支援行動生成と身体拡張制御(推薦の提示),の三つの構成原理の解明になる.
平成29年度は時系列の視聴覚マルチモーダル情報に基づいた個人や状況の文脈(コンテキスト)理解を導入し,その個人化学習に基づく適応支援生成について取り組んだ．
具体的には支援ロボットによるサービス履歴を蓄積可能，リプリケーション機能に基づき各実証実験毎に蓄積されるロボットの体内ストレージのデータをクラウドストレージへと連続的に構成する方法を構築した．また，視聴覚情報のマルチモーダル時系列統合による物体環境情報認識法に基づいた個人化学習では,環境のコンテキストの理解として片付けの個人ルールの認識と獲得を観測と予め組み込んだルールに基づいて判断する方法と，過去の経験蓄積情報から個人ルールを抽出する方法を提案し，その学習結果として得られる個人ルールの理解に基づき支援行動を生成した．
さらに，物体認識、人物認識の基本認識機能に加えて，人とのやり取りの中で個人の嗜好を獲得するロボットシステムを構築し，蓄積した個人毎の嗜好情報に基づいた対話を形成する支援ロボットの実環境実験を通じて，個人の嗜好に基づいた対話が人とロボットの関係の深化だけでなく，人と人の関係やコミュニケーションの深化にも質するという示唆を得ている．
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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
当初の計画では移動操作ロボットによる家事支援，生活支援サービスの構成法の研究テーマであったが，これらに加えて人のグループの中に存在するロボットが，ロボットと人の対話に加えて，人同士のコミュニケーション，関係性の向上についても，本研究で取り組む個人化学習という切り口が有効なことが明らかになりつつ有り，研究課題に重要性と波及効果が強まってきている状況に有り，当初の研究計画以上の広がりを見せている．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は引き続き状況や文脈の理解に基づき,個人化学習に基づく適応支援生成について取り組む.
具体的には平成29年度に取り組んだ支援ロボットによるサービスの全履歴とその時その場で得られた場面状況の対情報からなる支援サービス経験履歴ビッグデータを蓄積可能なスケールアウト型のクラウドストレージをから,3D視覚情報など大容量のデータ,身体感覚情報の高周期情報に加え,環境の物体,地図,行動,反応等を信頼度を含んだ形で保持した高次の状況記述データを構築,蓄積する手法の確立に注力する.
また,異なるロボット間での経験の共有方法について同一ロボットが別の環境で行った行動,異なるロボットが同一環境で行った行動,異なるロボットが異なる環境で行った行動の夫々に関して,視覚情報や身体感覚情報に加えて信頼度を含んだ高次の状況記述情報を,ロボットや環境に依存しない形で共有可能になる方法を明らかにし,そのなかでの人からの支援情報からコンテキストや指示のセマンティクスを抽出する手法に取り組み,次年度以降の内容となる,異ロボット間の共有経験の個人化学習に基づく適応支援生成のための基盤技術を確立する
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