| 研究分担者 |
山根 克 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 准教授 (00361543)
杉原 知道 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 助教 (70422409)
岡田 昌史 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 准教授 (60323523)
関口 暁宣 弘前大学, 大学院・理工学研究科, 助教 (80344612)
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| 研究概要 |
(1)情報幾何学を用いた原始シンボル空間の解析と動作修飾概念の獲得 「楽しそうな」「大きな」などの動作修飾概念を実際の運動データから獲得し,別の動作に適用する手法を開発した。そのため,従来から研究してきた隠れマルコフモデル(HMM)による運動の原始シンボル空間の構造を情報幾何の考え方を応用して解析し,原始シンボル空間における動作修飾概念の方向を既知の動作の原始シンボル空間表現の重ね合わせとして表した。
(2)連想記憶モデルによる自己組織的なシンボル獲得 様々な階層(粒度)での運動認識を自己組織的に行う手法を開発した。これまでに非単調活性関数を用いて動作をアトラクタとして表現し,階層構造を持つ連想記憶モデルを提案してきたが,非単調性をあらかじめ与える必要があった。本年度は,非単調性を自己組織的に獲得することを可能とした。
(3)人体の全身インピーダンスのモデル化 人間は全身にインピーダンスを分布させることで外乱に対してロバストなバランス制御を実現していると考えられる。ヒューマノイドにおける最適なインピーダンス分布を求めるため,モーションキャプチャデータを用いて人体における全身インピーダンスを推定した。また,推定したインピーダンス分布を適用したヒューマノイドは,他の分布に比べて安定な立位姿勢維持が可能であることをシミュレーションにより示した。
(4)環境のテキスト情報を用いた認知地図の構築 人間は空間中を移動するとき,環境の幾何情報だけでなくテキスト情報を用いた認知地図を構築することで効率的なナビゲーションを実現している。これをロボットに実装するための基礎として,環境からテキスト情報を抽出してデータベースとして蓄積し,検索,提示するためのシステムを開発した。
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