人間の動作再現のための変分オートエンコーダを用いた動作データ生成

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-100

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Motion Data Generation Using Variational Autoencoder for Human Motion Reproduction

著者名: 高橋 大輔(慶應義塾大学),桂 誠一郎(慶應義塾大学)

著者名(英語): Daisuke Takahashi(Keio University),Seiichiro Katsura(Keio University)

キーワード: データ生成,潜在空間,ニューラルネットワーク

要約(日本語): ロボットに動作を教示する方法としてデモンストレーションによる方法がある。これにより，人間の動作をロボットに直接教示することが可能である。また，環境情報および動作データを保存し，それらのデータを用いることで，環境を考慮した動作生成を行うことが可能である。しかしながら，動作生成を行う場合，十分なデータが必要であるが，全ての環境に対してデモンストレーションを行い，動作データを取得することは困難である。そこで本稿では，変分オートエンコーダを用いることで，デモンストレーションを行っていない環境に対して動作データを生成する手法を提案する。デモンストレーションによって得られたデータ間の生成が可能であることを実験により確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 337 Kバイト