研究課題
本プロジェクトでは，ヒューマノイドロボットの動作生成に関して，主に人間の舞踊に焦点をしぼり，それのLearning-from-Observationによる実装を試みた．舞踊動作を「何をするか」というタスクと「どの様にするか」というスキルに分けてプロジェクトを実行した．タスクに関する中心的な成果は，Labanotationをベースに動作を記述するための手法を提案したことであり，スキルに関する中心的成果は，音楽の速度変化に応じて人間の動作がどのように変化するかをモデル化し，それをヒューマノイド上に実装したことである．このようにロボット上に舞踊を実装することの意義は，1)動作のより深い理解（動作のキモ）に基づく動作記述手法の研究としての意義，2)ダイナミックな動作を実行させることによりヒューマノイドロボットの動作可能な極限を拡張する研究としての意義，3)日々失われる無形文化財のデジタル保存の研究としての意義である．さらに，本研究で提案したLabanotationに基づく記述に基づいて，台湾原住民の舞踊を分類し社会構造と高い相関を持つ分類木を得るという成果も得ており，これはロボット工学的手法を文化人類学的分野へ持ち込むような新たな学問体系の構築への足がかりとなり得る成果と言える．今後は，スキルの詳細な解析，表現法の確立や，タスク解析といったロボット工学的手法を積極的に文化人類学的分野に適用するあらたな学問体系の構築といった方向を目指すべきだと考える．
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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Dance Notations and Robot Motion, Springer
巻: 111 ページ: 187-208
0.1007/978-3-319-25739-6
