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J-GLOBAL ID：201702279446637065   整理番号：17A1055346

人間活動の観測からの意味表現を抽出によるヒューマノイドロボットへの技能の移転【Powered by NICT】

Transferring skills to humanoid robots by extracting semantic representations from observations of human activities

著者 (3件)： Ramirez-Amaro Karinne (Institute for Cognitive Systems, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Beetz Michael (Institute for Artificial Intelligence, University of Bremen, Germany) ,  Cheng Gordon (Institute for Cognitive Systems, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany)
資料名： Artificial Intelligence  (Artificial Intelligence)
巻： 247  ページ： 95-118  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0180C  ISSN： 0004-3702  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,意味表現を用いた観測からの人間活動を推論するフレームワークを提案した。提案したフレームワークは,ヒューマノイドロボットへのタスクとスキルの移動の困難で挑戦的な問題に対処するために利用することができる。ロボットは,意味表現による実証機の挙動の高レベル理解を得て決定することを可能にする方法を提案した。観測からこの抽象化の結果,活性の「本質」を捕捉し,それによってデモンストレータの作用のアスペクトが必要活性を達成するために実施すべきであることを示す。,意味のある意味論的記述はヒト運動と物体特性の観点から得られた。添加では,異なる条件で得られた意味規則,すなわち,三つの異なる複雑な台所活性を検証した1)パンケーキを作る2)サンドイッチを作るおよび3)テーブルを設定する。定量的および定性的結果,更なるトレーニングなしで,提案システムでは,時間制約,数個の参加実験室による同一タスクの異なる実行スタイル,および異なる標識戦略を扱うことができることを実証することを示した。,一つのシナリオから得られたルールは,新しい状況,推定した表現はタスク実施に依存しないことを示すに対しても有効である。結果は,筆者らのシステムは症例の約87.44%で,他のヒトの挙動(約76.68%)を認識するランダム参加者よりも良好に実時間で人間行動を正しく認識しことを示した。特に,得られた意味規則は,オントロジーベースの知識表現の動的成長を効果的に改善するのに用いることができる。従って,この方法は観測されたものと類似の目標を推論し,達成するための様々な実証と制約を横切る柔軟に使用することができる。さらに,本研究で導入した推論能力はヒトデモンストレータオンラインに類似した目標を達成するためのヒューマノイドロボットiCubの関節空間制御ループに組み込んだ。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 人間行動 ,  意味論 ,  知識表現 ,  ヒト ,  厨房 ,  *ロボット
準シソーラス用語： 制御ループ ,  実時間 ,  参加 ,  時間制約 ,  サンドイッチ ,  *意味表現 ,  *人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 活動認識 ,  人間理解 ,  知識ベース ,  意味論的表現 ,  スキル伝達

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人間活動 ,  観測 ,  意味表現 ,  ヒューマノイドロボット ,  技能 ,  移転