人間の動作データを利用したヒューマノイドロボットの言語理解と動作生成

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC13-3

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Language Understanding and Action Generation of Humanoid Robots Using Human Motion Dataset

著者名: 加藤 敦樹（愛知県立大学）,小林 邦和（愛知県立大学）

著者名(英語): Atsuki Kato (Aichi Prefectural University),Kunikazu Kobayashi (Aichi Prefectural University)

キーワード: ヒューマンロボットインタラクション|Human-Robot Interaction

要約(日本語): ヒューマノイドロボットが深層学習モデルを用いて言語と動作を学習するには,大量の訓練データを必要とする.しかし, ロボットごとに大量の訓練データを収集することは時間的・労力的に困難である.本研究の目的は,人間の動作をヒューマノイドロボットの動作に変換することで,訓練データの量を増加させることである.そこで,本研究では,人間の動作データをヒューマノイドロボットの動作データに変換して学習を行う手法を提案する.実験では,Matthias Plappertら(2016)の The KIT Motion-Language Datasetを用い, 山田ら(2018)によって提案された深層学習モデルのPaired Recurrent AutoEncoderによって学習を行う.そして,モデルから生成されるヒューマノイドロボットの動作を定性的・定量的に評価することで人間の動作データ利用の有効性を検証する.