[3Xin4] ポスターセッション1

[3Xin4-42] 系列ラベリングに基づくモバイルマニピュレーションタスクにおける把持物体の特定

〇森下 雅晴¹、長野 匡隼¹、中村 友昭¹ (1.電気通信大学)

キーワード：自然言語理解、モバイルマニピュレーション、BERT

ロボットが行う基本的なタスクの一つであるモバイルマニピュレーションタスクは，ユーザの指示した物体をロボットが把持し，別の場所へ移動させるタスクである．このようなタスクにおいて，ユーザが対象物体を明示的に発話するとは限らず，抽象的な指示発話からユーザの要求をロボットが理解する必要がある．そこで，本稿ではそのような抽象的な指示発話に加え，環境に存在する物体の情報を入力とし，言語モデルBERTに基づく系列ラベリングによってユーザの意図に沿った物体を選択する手法を提案する．実験では，作成したデータセットを用いてモデルの学習を行い性能を評価した．その結果，提案手法は学習データに含まれない未知の抽象的なユーザ発話から把持対象物体を特定できることを確認した．