| 研究課題/領域番号 |
16K16133
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
萩原 良信 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (20609416)
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| 研究協力者 |
谷口 忠大 立命館大学, 情報理工学部, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | マルチモーダル / 概念 / サイバーフィジカル / ベイズモデル / ヒューマンロボットインタラクション / 概念獲得 / 記号創発 / 転移学習 / 認知モデル / 仮想空間 / 教師なし学習 / 知能ロボット / 確率的モデル / ベイズ / 概念形成 / 仮想環境 / 知能ロボティック |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，大規模な人とロボットのインタラクションによるマルチモーダル情報に基づく物体・場所概念の学習を可能とするクラウド仮想環境：SIGVerse+Lを構築した．まず，被験者の音声、視線、身体動作を仮想環境のアバターに反映する機能を構築した．次に，仮想環境のロボットが被験者の音声，環境の画像，地図上の位置などのマルチモーダル情報を収集する機能をROSにより実装した．最後に，SIGVerse+Lを用いたヒューマンロボットインタラクションに基づく場所概念学習をマルチモーダル情報に基づくベイズ生成モデルにより達成した．
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