| 研究概要 |
今年度は,自己・他者運動写像空間に基づいた模倣学習に関する研究と他者の意図推定に関する研究を行った.
1.自己・他者運動写像空間に基づいた模倣学習に関する研究では,自己の運動情報と他者の運動情報を情報圧縮の一手法であるISOMAPを使って次元圧縮を行い,他者の模倣による相関関係を利用してニューラルネットワークによって対応付けを学習させた.さらに,自己の動作に対する他者の対応動作を予測することにより,簡単なコミュニケーションにおける相互作用のルールを学習させた.実験では提案手法をヒューマノイドに実装し,実際に人間と相互作用させることによって,人間の持つ相互作用ルールを相互作用を通じて自動的に獲得できることを確認した.この研究成果は国際学会ICRAにおいて発表された.
2.他者の意図推定に関する研究では,行動予測に基づいて他者の行動戦略ごとに強化学習モジュールを学習させる学習アルゴリズムの研究を行った.各モジュールは相手の行動の予測誤差に基づいて自動的に生成されるため,他者の行動についての事前知識を必要とせずに複数の戦略を持つ相手に対し適切な行動を学習させることができる利点がある.実験では車輪型サッカーロボットを使い,提案手法を実装したロボットが敵のパスを阻む行動戦略を予測してパスを成功させることを確認した.この研究成果は国際学会IROSにおいて発表された.
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