統計的能動学習に基づくヒューマノイドによる能動的運動学習の実現

2008 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 20800030
• Research Institution: Nara Institute of Science and Technology
• Principal Investigator: 松原 崇充 Nara Institute of Science and Technology, 情報科学研究科, 助教 (20508056)
• Keywords: 見まね学習 / ヒューマノイド / 能動学習 / ガウス過程 / 強化学習

Research Abstract

本研究の目的は,ヒューマノイドロボットによる全身運動の自律的な学習・獲得機能を実現することである.特に本研究では,従来実現されてきた学習機能のほとんどが受動的な学習理論に基づいて構築されていることを問題点として指摘し,これに能動的な学習理論を導入することで学習の大幅な効率化を目指す.平成20年度では,ヒューマノイドが能動的にヒトの全身運動を見まね学習を達成するため,観測されたヒトの各種全身動作を確率モデルによって表現する方法を検討した.提案した手法では,ガウス過程に基づいて,ヒューマノイドが観測したヒト全身運動を低次元多様体上の確率的な動的システムとして表現する.全身運動を確率モデルとして表現することで,分散情報を利用した能動な見まね学習を実現することが容易となる.また,全身運動の低次元表現を得ることは,センサノイズや外乱の影響を低減し,さらに運動情報の可視化が容易になるといった利点を持つ.提案手法の有効性を検証するために,光学式モーションキャプチャシステムで計測されたヒトの様々な全身運動における関節角時系列データに対して提案手法を適用し,その有効性を検証した.この成果に基づいて,国際会議に付随するワークショップで発表2件を行った.今後は,提案した動作のモデル化法を用いて,見まね学習および強化学習の能動化について検討する.