HRIにおけるモジュール型ニューラルネットワークを用いた分人モデルの構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST14026

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2014/12/07

タイトル(英語): Construction of a Dividual Model Using a Modular Neural Network for Human-Robot Interaction

著者名: 田中 利幸(愛知県立大学),小林 邦和(愛知県立大学)

著者名(英語): Tanaka Toshiyuki(Aichi Prefectural University),Kobayasi Kunikazu(Aichi Prefectural University)

キーワード: 分人モデル|ヒューマン－ロボットインタラクション|ロボット|モジュール型ニューラルネットワーク|強化学習|Model of dividual|Human-robot interaction|Robot|Modular neural network|Reinforcement learning

要約(日本語): 現在，ヒューマン‐ロボットインタラクション（HRI）の分野においては，ロボットは人間に対して画一的な対応しかできないという問題を抱えている．そこで本稿では，分人という概念を導入し，他者とのインタラクション（相互作用）を通じて成長する分人モデルの構築を行なう．また，モジュール型ニューラルネットワークと強化学習（Actor-Critic）の手法を用いて，複数ある分人から適切な分人が選択される過程を確認した．

要約(英語): Currently, in the field of human-robot interaction (HRI), robots have a problem that can only interact the same at all times with humans. In this paper, therefore, we introduce the concept called a dividual and build a model of the dividual to grow through interactions with others. In addition, using a modular neural network and reinforcement learning (actor-critic), we confirmed process to choose an appropriate dividual out of plural dividuals.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,808 Kバイト