2014 Fiscal Year Annual Research Report
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25560297
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| Research Institution | Japan Advanced Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
日高 昇平 北陸先端科学技術大学院大学, 知識科学研究科, 助教 (50582912)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤波 努 北陸先端科学技術大学院大学, ライフスタイルデザイン研究センター, 教授 (70303344)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 身体運動 / 模倣 / フラクタル次元 / 点次元 / ベイズ統計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は社会的な学習メカニズムの解明を目指し、その一つの基礎となる身体動作の模倣の計算論的モデルの構築を目的として行った。身体模倣の実現には、複数の感覚器・効果器の間で、さらに自己と他者の間で表現を変換する必要があり、高度な計算過程を要する。制御理論に基づく既存手法では、十分な情報が与えられた下での、精密な運動制御を可能とする。しかし、既存手法では、完全な情報が得られない他者の運動から、身体的な制約の異なる自己の運動への対応付けは困難である。本研究は、異なる身体間の複数の感覚器・効果器上の運動パタンが、力学的な位相空間に変換できる事に着目し、この位相構造の類似性に基づく模倣学習理論を提案する。
この研究目標に対し、平成25年度の研究では、力学系の不変量の一つであるフラクタル次元を推定する方法の開発に注力した。従来法と異なり、新たに開発したフラクタル次元推定法は、集合の各点の近傍の測度によって定義される点次元を理論的な基礎として、測度のフラクタル次元(あるいはフラクタル次元の分布)が推定できる。その結果、あるデータに反映される測度が複数の異なる次元を持つ場合、それらを近似的に検出し、その測度を次元的に異なる複数の系を検出することが可能となった。従って，この手法はモデルが明らかな対象のみならず、人の運動データなど多様な種類の非線形時系列に適用できる。平成26年度の研究では、実際の身体運動データに対して提案手法を用いることで，身体運動に潜在する認知特性を検出し、また異なる運動の分節化が可能であることを示した。また、年齢や障害の状態によって異なる身体運動の性質を調べるため、立位時の重心運動を計測する実験システムを構築した。この立位時の重心運動データから被験者の年齢や身体運動に影響を及ぼす病状を特定可能か検討を行った。これらの研究成果は複数の国内外の学会や研究会で発表を行った。
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Research Products
(7 results)
