The 24th Annual Conference of the Japanese Society for Artiﬁcial Intelligence, 2010

1J1-OS13-6

日用品扱

物体操作 模倣学習

動作 言語化Imitation Learning for Handling Objects in Three-Dimensional Space杉浦 孔明∗1

岩橋 直人∗1

柏岡 秀紀∗1

中村 哲∗1

Komei Sugiura

Naoto Iwahashi

Hideki Kashioka

Satoshi Nakamura∗1 (独) 情報通信研究機構
National Institute of Information and Communications Technology

This paper presents a novel method for learning object manipulation such as rotating an object or placing one
object on another. In this method, motions are learned using reference-point-dependent probabilistic models,
which can be used for the generation and recognition of motions. The method estimates (1) the reference point,(2) the intrinsic coordinate system type, which is the type of coordinate system intrinsic to a motion, and (3)the probabilistic model parameters of the motion that is considered in the intrinsic coordinate system. Motion
trajectories are modeled by a hidden Markov model (HMM), and an HMM-based method using static and dynamic
features is used for trajectory generation. In the experiments, users demonstrated the manipulation of objects sothat the motion could be learned. Furthermore, the results showed that appropriate motions were generated even
if the object placement was changed.
，
基準
呼[Langacker 87]．上記 2 種類 動作，必要
動作
必要
動作 同 枠組
学習簡単．
情報 ，通常訓練中 明示
場合 多．
問題 対 ，我々 (1) 参照点，(2) 動作固有 座標系(以下，固有座標系), (3) 固有座標系
制御
， 3
推定
参照点 依存動作 学
習 可能[Sugiura 07]．以下，本論文 提案
拡張手法
述．

1.
生活支援
必要不可欠
前，日用品，各種 日用品 棚 対応
非常 大．加機能
動作 事，事前動作
場合，安心
動作指示
問題．
本研究 ，
問題 解決，動作
学習 生成
模倣学習機構 構築 目的．用途 例，「食器棚取 出 」動作
教示
学習 ，他 状況
「取 出 」等 動作生成状況 想定．
学習手法 構築，必要
動作教示方法 実現．
，日用品
動作 学習 簡単．
同 「取 出 」動作，
配置 違
軌道 全 異．
問題
取 組
先行研究，操作軌道 2間相対軌道
表現 ，確率等 用
軌道 学習多 (例[Ogawara 02])．一方我々 ，動作 基準
参照点 推定 行，参照点 依存動作 ，軌道関運動情報 (座標，速度，加速度) 確率
学習
手法 提案[Sugiura 07]．[Sugiura 07]，
画像 入力
2 次元的移動 対象問題 孕，本研究
手法
拡張 3 次元空間
日用品
学習
枠組
提案
．

2. 参照点 依存
2.1

参照点 依存

動作

2.2

用

動作 学習

複数 静止
存
在
動画像 L 個与．l 番目 動画像，
移動
物体 () 重心軌道 Yl ，参照点 候補
集合 Rl 抽出 ，観測情報 Vl．
，一Vl = (Yl , Rl ),(1)Yl = {yl (t)|t = 0, 1, ..., Tl } ,(2)© ¯ªRl = {Ol , xl (0), xcenter } , xrl ¯rl = 1, 2, ..., |Rl |(3)，yl (t)

位置，速度，加速度£¤>>，yl (t) = xl (t) , ẋl (t)> , ẍl (t)>，Tl ，Ol
軌道 継続長静止物体 重心位置 集合．
，| · | 集合 要素 数 表．xcenter
固定
基準座標系 (重力方向 z 軸
世界座標系) 表 ．
固有座標系 k ，参照点 xrl
決定座標rrl系 Ck (x ) 上
軌道 Ck (x l ) Yl 表記．固有座標系 動作概念 1 対 1 対応
，参照点 各学習Vl 対選択．
，固有座標系 K 種類
，設計者
与．
固有座標系 以下 C1C4．C3 ,C4
参照点 唯一 定，参照点 探索 行．

学習動作

空間的移動 概念，参照点 依存「AB」動作 「A 回 」動作，参照点 依存
動作 概念 ，模倣学習 枠組
学習問題 考．
，動確率

移動．
．

C1 :
原点

連絡先: 杉浦孔明，京都府相楽郡精華町光台 3-5

1

向方向．z 軸 重力方向

x軸，．動作The 24th Annual Conference of the Japanese Society for Artiﬁcial Intelligence, 2010

図 2: 左:実験 用
環境
動作教示 例 (「入」 表

結果3.2
図 1: 左:実験 用
環境
動作教示 例 (「入」例C2 :，「．右:動作

挙参照点，xl (0) 向直交座標系．動作 例，「近作 挙．

C3 : xl (0) 原点
作 例

図 3 訓練例 示 ．図中 座標系
固定座標系 示 ．軌道 特徴 可視化，適宜座標系 回転
表示．
定性的 結果，図 4 学習後
用
生成
軌道 例 示 ．図，学習
配置
適軌道 生成．

表 動作)．

」．
軸．右:動作)．

x軸」

動世界座標系 平行移動
座標系．動，「」
動作 挙．

C4 : 世界座標系 等．固有座標系 関係
描
C4 分類

動作，例．

図 3: 訓練集合．左:「回」右：「」列 r = {rl |l = 1, 2, ..., L}・
確率λ．

設定，参照点
固有座標系
k・軌道 関尤度最大化基準
探索L(r̂, k̂, λ̂) = argmax ∑ log P(Yl |rl , k, λ),r,k,λ(4)l=1

確率
隠(HMM) 用場合
上式 解 詳細，[Sugiura 07] 参照．
生成 HMM 用
場合，上記 手法
動作 vi
HMM 学習後，以下 式
最尤 系列 生成．

Ŷ = argmax P(Y |xrtraj, q, r, ki , λi , R)

図 4: 動作生成結果．左:「回 」右：「

4.
本論文

，「入」
「」
「回 」
動作 ，参照点 依存
確率
習手法
述．本手法 応用
動作 理解
動作認識
挙(5)

Y，λi , ki 学習
動作 HMM
固有座標系
表 ，q 非観測 状態遷移系列 表 ．上式，[Tokuda 95]
高速 解．

日用品用
学，作業者．

謝辞
統合

3. 実験支援

頂

今木理英氏

感謝意表．

3.1 設定参考文献

図 2 左図 実験 用環境(箱，，鉢，容器 (小)) 示 ．
位置・姿勢 計測，Polhemus 社製
位置計測(Liberty Latus)
用．各(74x40x22mm) 取 付，3 次元位置姿勢 188Hz 取得．
6 次元時系列 33Hz
，軌道情報
．物体数 制限，移動数 1，同時 机上物体数 3．
以下 8 種類 動作，各 15 個 訓練
用意．
訓練，操作
得 ．
「入「」」
，「上」，
「下[Langacker 87] Langacker, R. W.: Foundations of Cognitive Grammar:
Theoretical Prerequisites, Stanford Univ Pr (1987)[Ogawara 02] Ogawara, K., Takamatsu, J., Kimura, H., and Ikeuchi, K.:
Modeling manipulation interactions by hidden Markov models, in Proceedings of the 2002 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems, pp. 1096–1101 (2002)[Sugiura 07] Sugiura, K. and Iwahashi, N.: Learning object-manipulation
verbs for human-robot communication, in Proceedings of the 2007
workshop on Multimodal interfaces in semantic interaction, pp. 32–38(2007)[Tokuda 95] Tokuda, K., Kobayashi, T., and Imai, S.: Speech parameter
generation from HMM using dynamic features, in Proceedings of International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, pp.
660–663 (1995)

」
，
「近」
，
「離 」
，
「回 」
，」，「飛 越」2