2017 Fiscal Year Annual Research Report
人間の描画獲得過程に基づくロボットの包括的な描画発達モデルの構築
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16H05877
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
西出 俊 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (30613400)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 知能ロボット / 神経回路モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度は神経回路モデルの一種であるMultiple Timescale Recurrent Neural Network (MTRNN)を用い，1.人間の描画特徴の学習と2.プリミティブの段階的な発達学習，3.連続的空間における人間とロボットの発達的対話モデルの三つを実現した．1.と2.はロボットの描画発達に関する研究の一環であり，3.は発達的なモデル構築を目指したものである．1.については，様々な星型図形の描画系列を学習することで被験者の星型の描画特性（描きやすい描画方法）を学習することに成功した．2.についてはプリミティブとして単純な円弧からより複雑な円へと発達するモデルを開発した．これら1.と2.はロボットではなく，人間の描画系列において実現したが，今後のロボットの描画発達システムの基盤技術となることが期待される．また，ロボットへの実装を目指し，アームロボットによるペンタブレット上のランダム動作（バブリング動作）を実現し，本年度の研究成果をアームロボットを用いたシステムへと実装する基盤も構築した．3.については本研究課題における発達的な学習モデルを感情ロボットで実現したものであり，有効性を確認できた．これらの成果を描画用のアームロボットに実装する予定である．
平成29年度の成果は国際会議NLPKEと国内会議であるロボット学会学術講演会や情報処理学会全国大会などで発表した．NLPKEでは(1)に関する研究発表を行い，研究内容と発表が評価され，Best Paper Awardを受賞した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成29年度はロボットではなく，主にモデルの開発に注力した．ロボットの描画発達の次の段階へと発展させる上でランダム動作から描画発達したロボットの描画特性から高度な描画動作を生成することが必要であり，本年度実現したモデルはロボットの描画動作の解析においても応用することが可能であると考えられる．特に本モデルを解析した結果，学習したモデルが人間の描画特徴を反映していることが確認された．ロボットに実装することで描画性能を向上する有効性を示唆する結果が得られており，本研究で目指すロボットの描画発達にも大きく貢献する結果が得られたと考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究ではまず，平成29年度に得られた成果をロボットの学習系に組み込む予定である．これにより，ロボットの描画発達の動作解析を行い，学習初期に用いるランダム動作と獲得した描画動作の関係性について解析する．また，これにより，ロボットの描画性能の向上もはかり，Luquetの第3段階から第4段階へと発展させ，より複雑な図形の描画へと展開していく予定である．
上記を実現するために，まずはアームロボットの実験環境を整備し，発達的描画システムを再現する．現在はアームロボットの描画システムとしてランダム描画動作の生成は実現できており，オンラインでMTRNNを学習・動作生成する機構をアームロボットの動作生成機構に組み込む予定である．
ロボットの描画発達と合わせて，モデルの改良についても研究を進めていく予定である．特にモデル内で学習するプリミティブを段階的に発達して学習する手法はより複雑な描画動作の基盤となる技術である．これまでは単純な円弧・円などについてプリミティブの発達学習を実現してきたが，今後はより複雑な図形に対してプリミティブの発達学習を実現する予定である．本モデルの開発はまず人間の描画において有効性を検証し，その後にロボットの発達学習系に組み込むことを考えている．
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