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J-GLOBAL ID：202002231068000663   整理番号：20A2606541

異なる環境の知識転移を行う場所概念形成モデルにおける新規環境での適応的学習

著者 (4件)： 田口慶志郎 (立命館大) ,  萩原良信 (立命館大) ,  谷口彰 (立命館大) ,  谷口忠大 (立命館大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 38th  ページ： ROMBUNNO.2E3-03  発行年： 2020年 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・人間共存ロボットが新規環境で動作するためには,保有知識の転移が有効であるが,本稿では,異なる環境の場所概念を転移する確率的生成モデルを提案し,適応的学習を評価。
・これまでの一般的な場所概念を学習させる手法に,環境ごとの場所概念を表現するパラメータを導入することで,新規環境において環境に特化した場所概念の学習も可能。
・マルチモーダル情報から学習する確率的生成モデルを示すとともに,データセットを用いた仮想空間での実験により,一般的な場所の名前の教示がなくても一般的な場所概念を学習できる汎化性能などを確認。

シソーラス用語： 知識 ,  *概念 ,  学習 ,  福祉ロボット ,  機械学習 ,  モデル ,  確率モデル ,  パラメータ ,  多モード ,  仮想空間 ,  知識獲得 ,  位置覚
準シソーラス用語： マルチモーダル ,  概念学習 ,  *環境知識 ,  場所感覚 ,  *人間共存ロボット ,  生成モデル ,  適応学習 ,  転移学習 ,  汎化【人工知能】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (6件)：

• [Uršič 16] Uršič, Peter, Aleš Leonardis, and Matej Kristan. ”Part-based room categorization for household service robots.” 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2016.
• [Taniguchi 16] Taniguchi, Akira, Tadahiro Taniguchi, and Tetsunari Inamura. ”Spatial concept acquisition for a mobile robot that integrates self-localization and unsupervised word discovery from spoken sentences.” IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems 8.4 (2016): 285-297.
• [Taniguchi 17] Taniguchi, Akira, et al. ”Online spatial concept and lexical acquisition with simultaneous localization and mapping.” 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2017.
• [Taguchi 19] 田口慶志郎, et al. ”場所概念転移学習モデルの名前・位置予測における大規模性能評価実験.” 人工知能学会全国大会論文集 一般社団法人 人工知能学会. 一般社団法人 人工知能学会, 2019.
• [Inamura 20] Tetsunari Inamura and Yoshiaki Mizuchi: ”SIGVerse: A cloud-based VR platform for research on social and embodied human-robot interaction,”arXiv:2005.00825, 2020

タイトルに関連する用語 (6件)： 環境 ,  知識 ,  概念形成 ,  モデル ,  適応 ,  学習