2020 Fiscal Year Annual Research Report
運動の統計的理解と動力学に基づく適応的確率ロボティクス
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18H03295
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
持橋 大地 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (80418508)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高野 渉 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任教授(常勤) (30512090)
中村 友昭 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (50723623)
小林 一郎 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60281440)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ロボティクス / 自然言語処理 / ガウス過程 / 変化点検出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は、(1)ガウス過程に基づく副詞の意味の学習と生成、(2)隠れセミマルコフモデルに基づくロボットからの動画像の分節化、を技術的な中心として共同研究を行った。コロナ禍の中、オンラインで定期的に研究打ち合わせを行い、(1)(2)いずれのテーマについても国内での学会発表は終了し、国際会議およびジャーナル論文を準備している。この成果により、(1)ではこれまであまり顧みられることのなかった副詞の意味を、動作の潜在空間上での関数空間のトピックモデルとして数学的に理解することができるようになり、ロボットが単に動作を遂行するだけでなく、「もっと丁寧に運んで」「さっと拭いて」のようにより人間に合わせた動作を生成できるための基礎的な数学的モデルを提案した。(2)ではこれまでの動作の確率的分節化を動画に適用し、拡大することが目標である。実験により、迷路を歩いた動画から適切に動作経路を分節化できるようになり、本研究で前年度までに開発した方法がロボットの状態推定や空間把握においても適用できることを示した。
一方で、本研究の目標である動力学に基づく動作の確率的生成は、担当する学生が休学せざるを得なかった等の事情により、大きく進展することができなかったことが反省点である。理論的な背景や計画については充分に理解が進んでいるため、今後も共同研究を続ける中でこの内容を継続して研究する予定である。
こうした研究を通じて、ロボット学会や言語処理学会といった学会においてメンバーが内容について講演する機会があり、本プロジェクトの成果はそうした場でも披露されている。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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