研究課題
若手研究(A)
人間の全身運動データを統計モデルとして学習することによって,人間の動作と類似したヒューマノイドロボットの運動を作ることができる.学習と異なる環境においても,学習した動作の特徴を保持しながら,環境に馴染んだ運動を生成する計算論が求められる.統計モデルからの生成確率,環境との整合性を数値化し,それら2つを組み合わせた目的関数を最大とする運動データを探索する方法を考案した.ヒューマノイドロボットが多様性かつ複雑性に富んだ日常生活に浸透するために必要な運動生成・制御の基盤となる.
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すべて 雑誌論文 (18件) (うち査読あり 18件、 オープンアクセス 8件、 謝辞記載あり 11件) 学会発表 (28件) (うち国際学会 4件、 招待講演 4件)
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