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  1. 全国大会
  2. 76回
  3. 人工知能と認知科学

神経力学モデルと身体バブリングに基づく道具身体化と動作生成

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/104759
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/104759
78fa14b4-bb2b-4d1a-b390-190723130359
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z76-1S-4.pdf IPSJ-Z76-1S-4.pdf (882.1 kB)
Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type National Convention(1)
公開日 2014-03-11
タイトル
タイトル 神経力学モデルと身体バブリングに基づく道具身体化と動作生成
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
早大
著者所属
早大
著者所属
早大
著者所属
早大
著者所属
京大
著者所属
早大
著者所属
早大
著者名 HadiTjandra

× HadiTjandra

HadiTjandra

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高橋城志

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村田真悟

× 村田真悟

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有江浩明

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山口雄紀

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尾形哲也

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尾形哲也

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菅野重樹

× 菅野重樹

菅野重樹

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 神経回路モデル を用いた道具身体化と動作の獲得を提案する.従来の道具使用モデルでは,道具の特徴量,身体モデル,動作を設計する必要があった.我々は,事前設計を必要としない手法を神経回路モデルで行う.道具の特徴量は,Self Organized Mapを用いて画像から自己組織的に獲得する.動作については,人間の発達過程にみられる身体バブリングを参考に学習させる.具体的には,ランダム動作中の感覚運動データから,神経回路モデルMultipleTime-scales Neural Network(MTRNN)に自己の身体モデルを獲得させる.道具使用時は学習済みのMTRNNにParametric Biasを付加することで獲得した身体モデルを変更することなく動作生成を実現する.実験はシミュレーション 上で, 素手による物体操作で身体モデルの学習後,T字型の道具による物体操作を行った.結果として, 目標画像を与えることでその目標状態に近くなるように引き寄せ動作を生成することが確認できた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第76回全国大会講演論文集

巻 2014, 号 1, p. 399-400, 発行日 2014-03-11
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 10:15:22.158365
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