2014 Fiscal Year Annual Research Report
視聴覚を利用した見まね学習によるアクティブな動的動作生成に関する研究
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23240026
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
池内 克史 東京大学, 大学院情報学環, 教授 (30282601)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中岡 慎一郎 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (60443206)
工藤 俊亮 電気通信大学, 大学院情報システム学研究科, 准教授 (90582338)
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| Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 知能ロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成26年度は，タスクモデルで記述された舞踊動作からロボットで実行可能な動作軌道を生成する手法について，音楽テンポを変化させた場合でもロボット実機で実行可能であるかについて，どんぱん踊りと二足歩行ヒューマノイドロボットHRP-4Cを対象として検証した．その結果，動作生成プログラムの当初のバージョンでは，シミュレーションでは安定に動作しても，実機においてはロボットのステップが不安定になり転倒してしまう場合があることが判明した．この実験結果のログをもとに動作生成プログラムの改良を行い，より実機の特性に適合したスキルパラメータ制約の設定を行うことで，テンポを0.85倍，1.0倍，1.2倍と変化させたいずれの動作もHRP-4C実機で転倒せずに実行できることを確認した．この検証により，提案手法がその枠組みを変えること無くHRP-4Cのような人に非常に近い体型のロボットにも適用できることがわかり，手法の有効性が示された．
踊りの視覚認識の課題において，台湾原住民の民族舞踊の中から１４部族の代表的なフェスティバルダンスを選定し，そのすべての脚動作をラバノーテーションを用いて記述した．その結果の分類を試み，踊りの枠内に制限されず民族毎の社会構造やDNA分類との類似性を調査した．その結果として，DNA構造との類似性は確認されず，社会構造との繋がりは有りそうだということが確認された．このような分析方法は類似の研究が少なく，踊りの本質的な特徴を追求する上で新しいアプローチになり得ると考えている．
また，汎用的に広く使われている踊りの記述方法の一つであるラバノーテーションからロボットの動作生成を行うプログラムの開発を進めており，小型ロボットによる再現を試みた．
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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
シミュレータにテンポを動的かつ部分的に変化させる機能を実装し，その処理速度もリアルタイムに収まる程度の性能を実現した．ロボットについても動作軌道を順次与えていくAPIを用意した．音楽のテンポをリアルタイムで認識する音声処理の実装が済めば，その場の音楽テンポに合わせたロボット動作もできるものと思われる．以上を考えると，本プロジェクトの中位層～下位層にかけては，達成度はおおむね順調に進展していると言える．
さらに発展的な取り組みとして，踊りの新しい分析手法として，データ処理に基づく客観的な踊りの分類結果と，社会構造や踊り手である民族毎のＤＮＡ分布との構造比較を行うことにより，踊りの本質的な特徴を抽出する新しい分析アプローチの研究を進めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は生成する動作にバリエーションを与える方向で研究を拡張する．具体的には，舞踊者ごとの動きの癖などをスタイルとしてモデル化し動作生成に利用する手法を開発する．また，動作のバリエーションあるいはゆらぎが，動作を外から見るものにどのような印象を与えるかという点についても検証する．動作軌道生成時のロボットの動力学的・機構的制約への適用をよりロバストにするため，インタラクションメッシュによる動作軌道利ターゲティング手法のロボット実機への適用に取り組み，身体部位間の近接を含む人動作のHRP-4Cロボット実機による再現を目指すものとする．
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