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[2M5-OS-19c-03] 深層学習を用いた協働ロボットによる作業目標の推論と動的修正の実現
キーワード：深層学習、ロボット学習、人間-ロボット協調、目標志向行動、予測誤差最小化
ロボットが人と協働作業をするには，作業目標が共有されている必要がある．目標の共有方法には，画像等であらかじめ伝える方法，ロボットが自ら推論する方法がある．人の作業をロボットが自発的に手助けする場面を想定し，本研究では後者に注目する． 本研究では，ロボットが現在状況から到達可能な目標を推論し，行動を生成できるようにすることを目指す． それに対するアプローチとして，現在画像と目標画像から目標の潜在表現を抽出するモデルと，現在画像のみから目標の潜在表現を推論するモデルを用いた．各潜在表現の距離を近づけることにより，現在画像のみから目標の潜在表現を推論することを可能にしている．推論された目標の潜在表現と，現時刻のロボットの姿勢，画像を行動生成モデルに入力し，行動を生成する．このとき未来の画像の予測も同時に行い，予測値と実測値の誤差を用いて目標の潜在表現を更新する．これにより，人が目標を途中で変更した際には，それを認識して目標を修正できる． 評価実験として，ロボットと人が協調して物体を移動させるタスクを行った．現在状況から目標を推論して行動を生成しつつ，人に合わせて目標を修正できることが確認された．
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