2 0 0 0 OA RNNを備えた2体のロボット間における身体性に基づいた動的コミュニケーションの創発
- 著者
- 日下 航 尾形 哲也 小嶋 秀樹 高橋 徹 奥乃 博
- 出版者
- 一般社団法人 日本ロボット学会
- 雑誌
- 日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)
- 巻号頁・発行日
- vol.28, no.4, pp.532-543, 2010 (Released:2012-01-25)
- 参考文献数
- 29
- 被引用文献数
- 1
We propose a model of evolutionary communication with voice signs and motion signs between two robots. In our model, a robot recognizes other's action through reflecting its self body dynamics by a Multiple Timescale Recurrent Neural Network (MTRNN). Then the robot interprets the action as a sign by its own hierarchical Neural Network (NN). Each of them modifies their interpretation of signs by re-training the NN to adapt the other's interpretation throughout interaction between them. As a result of the experiment, we found that the communication kept evolving through repeating miscommunication and re-adaptation alternately, and induced the emergence of diverse new signs that depend on the robots' body dynamics through the generalization capability of MTRNN.
1 0 0 0 OA 神経力学モデルによる予測可能性を用いた身体識別
認知ロボティクスにおいて身体図式の獲得は重要なテーマの一つである。従来研究では運動指令値と視覚を相関学習させるため,視覚中の身体位置が既知であることが前提であった。対して本手法は「予測(操作) できる部分が身体である」という考えに基づき、運動指令値と視覚の関係を予測学習することによって画像中の他者と自己の身体識別を可能とした。具体的には神経力学モデルであるMTRNN に運動指令値及び自己と他者の身体を含む視覚情報を入力し予測学習させ,予測可能部分を自己身体とした。実験の結果,MTRNN は運動指令値のみから自己身体を他者身体に比べ平均10 倍の精度で予測できることが確認された。