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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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