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人間型ロボットに情緒豊かな動きをさせたいという人類の願望は、近年アミューズメント ロボットやエンターテイメント用のロボットなどの開発によって、少しずつ実現されつつある。しかしながら人間型のロボットの動作生成にあたって、実際の人間の動きをmotion captureなどを用いて観測したデータに基づいて、そのまま同じ動きをさせる手法が、現段階では主流である。
そこで本研究では、motion captureのデータそのままではなく、そのデータに基づきながらも、種々の情緒を強調してロボットに新しい動きを積極的に生成させるための基礎的な手法を提案した。
具体的には、さまざまな機能と情緒の文楽人形の動作時系列をプロの人形遣いに生成してもらい、その動作時系列を観測した。同じ機能と情緒の動作であったとしても、繰り返し観測される動作時系列は微妙に異なったものとなる。この動作時系列の確率的な揺らぎの統計的性質を、まずKM20-Langevin方程式を用いて同定した。このとき、KM20-Langevin方程式の「初期時刻を変化させながら推定を行なう」ことによって、精度の良い同定結果を得る事を確認した。
次に、その同定された揺らぎの統計的性質に基づいて、動作時系列からら確定的な部分を推定し、それを動作の機能を表す部分と情緒を表す部分とにMarkov推定を用いて分解する。その推定された情緒の要素を強調して人間型のロボットの動作をcomputer graphics上に生成させて、動作として適切に形成されることを確認した。
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