参照点に依存した連続動作の二重分節解析

抄録

近年，人間の日常生活を支援するサービスロボットの需要が増加している．このようなロボットは，家庭やオフィスといった様々な環境に適応した動作をその場で学習できることが求められる．また，日常生活における人間の動作は複数の基本動作の組み合わせからなる連続動作であるため，教示された連続動作をロボットが分節化し，基本動作単位で学習できることが望ましい．谷口らはノンパラメトリック二重分節解析器を提案し，自動車を運転する一連の動作を分節化，基本動作単位で学習することに成功している．しかし，「台の上に乗せる」のような物体の位置によって軌道が異なる動作は学習できない．なぜなら，先行研究では動作が物体の位置に依存した座標系で教示されることを考慮していないためである． そこで本研究では，谷口らが提案したモデルを拡張することで，参照点に依存した連続動作を分節化し，学習する手法を提案する．入力として，各参照点候補からの相対座標に基づく連続動作の時系列データを与え，参照点推定と連続動作の分節化を同時に行う．実験では，絶対座標を用いた場合と相対座標を用いた場合の分割精度を比較し，提案手法の有効性を示した．