Japanese
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特集 社会性と脳
ヒト動作の模倣によるヒト型ロボット動作学習
Imitating human behaviors for efficient humanoid motor learning
森本 淳
1
Morimoto Jun
1
1株式会社国際電気通信基礎技術研究所(ATR)脳情報通信総合研究所ブレインロボットインタフェース研究室
キーワード:
見まね学習
,
ヒューマノイドロボット
,
教示学習
,
徒弟学習
,
動作認識
Keyword:
見まね学習
,
ヒューマノイドロボット
,
教示学習
,
徒弟学習
,
動作認識
pp.51-53
発行日 2018年2月15日
Published Date 2018/2/15
DOI https://doi.org/10.11477/mf.2425200754
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ディープラーニングを中心とするデータ駆動の技術は,画像処理や音声認識などのビッグデータの取得が容易な分野において大きな成果をあげ,日常生活にもかかわる技術として発展してきた。そのような人工知能技術の進展に伴って,ヒト型ロボットがヒトのように振る舞い,社会に貢献することが期待されるようになってきた。しかし,ヒト型ロボットの制御においては,データ取得に環境との物理的なインタラクションを必要とするため,大量のデータを集めるという前提が成り立たず,近年のビッグデータを背景にしたアプローチが必ずしも有効ではない。一方で,ヒトは他者から学んで動作生成や意思決定の方法を効率的に獲得することができる。そこで本稿では,ロボットが動作学習を行うとき,ヒトが他者から学ぶように,ロボットがヒトの熟練者からの動作教示を受ける,あるいは熟練者の動作を観測することで少ないデータから効率的に目的とする動作を学習する見まね学習の方法について概説する1,2)。
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