描画発達に基づくロボットの発達的学習機構の構築
Construction of Developmental Learning Mechanism for Robot based on Drawing Development

ロボットやコミュニケーションロボットへの応用が期待されており、Pepper をはじめとして、人間のような知能を持つロボットの開発が盛んに行われている。
人間の知能とロボットをつなげる研究分野には認知発達ロボティクス[1]があり、人間の知能に基づいてロボットを構築することで、人間の知能解明と共に、人間のように発達する知能ロボットを作ることが目標であ

西出 俊 (Shun NISHIDE, Ph. D.)る。本研究は、認知発達ロボティクス分野の一旦を担

徳島大学 講師っており、特に、描画発達を対象とした、人間とのイ(Associate Professor, Tokushima University)

ンタラクションを通じた知能ロボットの構築を目指し

情報処理学会 ロボット学会 IEEE
受賞：IEEE RAS Japan Chapter Young Award (2008 年度) IEEE
関西支部学生研究奨励賞 (2008 年度) 日本情報処理学会 大会奨励賞 (2013 年度)
研究専門分野：ロボティクス 人工知能ている。
本研究では、人間の描画発達を 3 つの側面から考える。第一の発達的側面では、Luquet が提案する人間の 5 段階の描画発達[2]をもとに、ロボットの描画発達機構を構築する。第二の認知的側面では、AVITEWRITE モデルに基づく認知フィードバック

近年、人間の知能の発達過程に基づいてロとオンライン学習を導入し、描画能力の向上を図る。

ボットの発達機構を構築する認知発達ロボティクスが第三の社会的側面では、人間の親子で見られるモーシ注目されている。認知発達ロボティクスでは、ロボッ

ョニーズ現象に基づき、ロボットの発達に合わせた人トの発達を通じた人間の理解と人間の知能に基づく知間の教示動作変化を導入することで、模倣性能を向上

能ロボットの構築の両面から研究が進められている。

する。

あらまし

本研究では、特に、神経回路モデルを用いた知能ロボ２．関連研究ットの構築を目標として研究を進めている。特に、描画発達を研究対象としており、人間の発達過程に沿っ人間の行動獲得において、模倣学習は重要な役割をてロボットの描画能力を獲得させることを目標として果たしているといわれており[3]、認知発達ロボティクいる。本研究では、描画発達の 3 つの側面から知能ロスの分野でも模倣学習に関する研究が数多く行われてボットの発達機構の構築を目指す。発達的側面では、いる。ロボットの模倣学習に関する研究には、確率モ

Luquet が提案する 5 段階の発達過程に基づいてロボデルである Hidden Markov Model に基づいたものがットの描画発達を実現する。認知的側面では、多数存在する[4][5]。確率モデルは、高性能な動作認識

AVITEWRITE モデルに基づき、認知フィードバック能力を持っており、模倣学習においても非常に有用でとオンライン学習を導入する。社会的側面では、モーあることが示されている。

ショニーズ現象を用いることで学習性能の促進を図る。

深層学習の手法が発達するに伴い、近年、神経回路人間とロボットの描画模倣学習を通じて、ランダムなモデルを用いたロボットの学習モデルも研究されていロボット動作から単純図形の描画方法を獲得することる。一般的に、再帰構造を持つ Recurrent Neuralに成功した。

Network（RNN）が用いられており、ロボットのダイナミクスを学習するために用いられる[6]。本研究でも、RNN の一種である Multiple Timescale Recurrent

１．序論

Neural Network（MTRNN）[7]を用いて、ロボット

近年、ディープラーニングの進歩により人工知能のの学習モデルを構築する。

研究がさらに加速しつつある。特に、人間を支援する

1

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認 知 的 側 面 で は 、 Grossberg ら が 提 案 し た

３．研究方法
本研究では、発達的側面・認知的側面・社会的側面

AVITEWRITE モデルに基づき、区間学習とオンラインの 3 つの側面から、ロボットの描画発達モデルを構築

認識を導入することで描画模倣性能の向上を図る[8]。

する。

本研究では、AVITEWRITE モデルの中で記憶ベースの発達的側面では、MTRNN を用い、Luquet の 5 段運動と視覚ベースの運動の関連性に注目した。通常の階の発達モデルをもとに描画発達システムを構築する。

描画は、記憶ベース（脳内で想像した動き）で行い、Luquet によると、人間の描画発達には 5 つの段階が実際の描画の誤差が大きくなった時に視覚ベース（視あるといわれている。すなわち、①なぐり描き、②偶覚フィードバック）に移るといわれている。本研究で然の写実性、③出来損ないの写実性、④知的写実性、も、MTRNN のフィードバック制御機能を導入したオ⑤視覚的写実性である。本研究では、描画発達の初期ンライン認識と描画の小区間で MTRNN を学習する区段階をモデル化するため、①～③を研究対象としてこ間学習を導入することで、描画性能を向上する。

れまで研究を進めてきた。①のなぐり描きでは、ロボットはランダムな動作を生成し（バブリング）、自身の関節角系列と描画結果の系列の関係性を MTRNN で学習する。この段階で、ロボットは自分の腕の動きと描ける結果の関係を学習する。本研究で用いた人間型ロボット Nao のバブリング動作の風景を図 1 に示す。
②と③の段階では、人間とロボットの模倣学習を行い、ロボットの描画結果を用いて MTRNN の追加学習を行う。図 2 に、本システムの人間とロボットの模倣学習の概要図を示す。図 2 の学習モデルが本研究の基礎

図１

人間型ロボットＮａｏのバブリング動作システムとなっている。

ペン先

ペン先

MTRNN
(連想 )
関節角

関節角

ペン先

MTRNN
(学習 )

模倣結果が中間のデータを選択

関節角図２

提案手法の概略図

2

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社会的側面では、人間の親子のインタラクションに行った。第一のバブリング動作として、ランダムに設見られるモーショニーズを導入する[9]。モーショニー

定した目標関節動作に腕を動かし、動作中の関節角系

ズとは、教示者である親が養育者である幼児に物事を列とペンタブレットから取得できるペン座標系列を取教える時の教え方の変化である。養育者が未熟である得した。得られた系列を 100 ステップごとに分割し、間、教示者は一つ一つの動作を大きく丁寧に教えるが、計 80 系列を用いてバブリング動作を MTRNN で学習

養育者の発達と共に、教示動作が単純化される現象あした。学習後、第二と第三の段階では、まず、人間がる。すなわち、教示者は養育者の発達に合わせて教示ペンを持ち、模倣描画図形として円・正方形・三角形動作を変えていくのである。本研究では、教示者であを描画する。描画時にペンタブレットから座標系列をる人間が養育者であるロボットに模倣描画動作を教示取得し、各図形の座標系列を MTRNN に入力することする際、学習初期は図形の角で動作を止めることで各で、図形を描画するロボットの関節角系列を計算する。

動作を分かりやすくし、学習が収束すると止めを除く。

計算した関節角系列に基づいてロボットを動かし、描本研究では、まず、発達的側面の 5 段階発達に基づ画を行う。この時、人間が描いた図形とロボットが描いて描画発達モデルを構築し、認知的側面と社会的側いた図形との誤差が中間的なものを選択し、その描画面をそれぞれ導入することで、描画模倣性能の向上を系列を用いて MTRNN を再学習する。この描画模倣ル確認する。本研究は、人間の知能発達に基づいて知能ープを繰り返すことで、発達的な描画模倣学習を行う。

ロボットを構築することの意義を、描画発達を通じて本研究では、まず、社会的側面の有効性を確認するた示すことを目指している。

め、人間が正方形と三角形の描画教示を行う際、角で止めを入れる。通常の止めなしの教示動作に対し、止めを４．実験方法

入れた場合の描画動作、また、止めを入れた動作での学

本研究では、評価実験として人間型ロボット Nao に習が収束後に止めを除いた動作で学習を継続する場合のペンを持たせ、ペンタブレット上で描画を行う実験を3つの場合で学習を行う。
実験結果の一例を図3に示す。

モーショニーズ導入
教示図形

従来手法

停止のみ 停止あり → 停止なし

図３ モーショニーズ導入による実験結果例

3TELECOM FRONTIER No.98 2018 WINTER

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図 3 において、従来手法（止めなし）に比べ、提案は、曲線として描かれている。また、正方形の上下左手法の方が角の描画（特に三角形について）ができて右の直線系列を認識した際の表現は、それぞれ黄、青、いることが分かる。また、提案手法の 2 つの結果を比赤、緑の点で表現されている。図 5 より、提案手法で較すると、描画性能はあまり低下していないことも分学習した MTRNN は、各直線をなぞる形で正方形を認かる。ただし、定量的に描画結果を表した場合、従来識していることが分かる。すなわち、本手法により、手法の平均誤差が 1.68cm であったのに対し、提案手ロボットは正方形を直線の組合せとして学習すること

法 の 止 め な し が 1.48cm 、 止 め な し → 止 め あ り がに成功したことが分かる。これは、本手法により、複1.64cm となり、誤差が増える結果となった。モーシ

雑な系列（正方形）の学習をプリミティブ（直線）にョニーズを導入することの有効性は確認できたが、動基づいて行えることを示していると考えられる。

作を簡略化することによる性能低下を防ぐことは、今後の課題として残されている。
認知的側面の有効性を確認するため、通常の描画に通常模倣学習対して、区間学習のみを行った場合と区間学習とオンライン認識両方を行った場合の描画性能を評価した。

区間学習評価結果を図 4 に示す。図 4 によると、通常の学習に区間学習＋オンライン認識比べると区間学習を行う方が描画誤差は少なくなり、区間学習に加えてオンライン認識も導入した方が、さらに描画誤差が小さくなることが示された。また、本手法で学習した MTRNN の解析結果を図 5 に示す。
図 5 は、MTRNN のコンテキスト層のノード値の変化を表したものである。図 5 では、通常の学習法と、区間学習＋オンライン認識で学習した場合で、正方形の系列を認識した場合の MTRNN 内での表現を解析し図４ている。それぞれの MTRNN で正方形を認識した結果

区間学習＋オンライン制御

認知的側面を導入した時の描画性能

通常模倣学習図５

ＭＴＲＮＮの解析結果

4

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Construction of Developmental Learning Mechanism for Robot based on Drawing Development[7] Y. Yamashita and J. Tani, “Emergence of５．結論と今後の展望
本研究では、学習器 MTRNN を実装した実ロボット

Functional Hierarchy in a Multiple Timescaleを用いた描画実験を通じ、3 つの側面から描画発達モ

Recurrent Neural Network Model: a Humanoid

デルを構築し、有効性を確認した。本手法は、認知発Robot

達ロボティクスの一旦を担っており、発達する知能ロ

Biology, Vol. 4, No.11, e1000220, 2008.

Experiment,”

PLos

Computational[8] S. Grossberg and R. W. Paine, “A neural model of

ボットに大きく貢献すると考えられる。また、近年知cortico-cerebellar interactions during attentive

能ロボットや深層学習などが注目されており、本研究imitation and predictive learning of sequential

は、双方を対象として研究しているため、世界でも最

handwriting movements,” Neural Networks, pp.

先端の研究であるといえる。本研究は、まだ発達モデ

999-1046, 2000.

ルの初期しか対象にしていないが、今後、より学習能[9] R. J. Brand, D. A. Baldwin, and L. A. Ashburn,

力の高いモデルへと改良していくことで、高次の認知“Evidence機能へと展開することが可能であり、知能ロボットのmothers’ infant-directed action,” Developmental

みならず画像処理・音声情報処理など、他分野へと展

Science, Vol. 5, pp. 72-83, 2002.

for‘motionese’:modificationsin開することも可能になると考えられる。
参考文献[1] M. Asada, K. MacDorman, H. Ishiguro, and Y.
Kuniyoshi, “Cognitive developmental robotics as
a new paradigm for the design of humanoidrobots,” Robotics and Autonomous Systems, Vol.
37, pp. 185-193, 2001.
[2] G. H. Luquet, “Le Dessin Enfantin,” 1927.
[3] A. N. Meltzoff and M. K. Moore, “Imitation ofFacialandManualGestures

byHumanNeonates,” Science, Vol. 198, pp. 75-78, 1977.
[4] 杉浦 孔明，“模倣学習における確率ロボティクスの新展開（「不確実性に挑むロボティクス」特集号）”
システム・制御・情報：システム制御情報学会誌，60 巻，12 号，pp. 521-527，2016．
[5] S. Calinon, F. D’halluin, E. L. Sauser, D. G.
Caldwell,andA.

Billard,“Learningandreproduction of gestures by imitation: An
approach based on Hidden Markov Model andGaussian Mixture Regression,” IEEE Robotics
and Automation Magazine, Vol. 17, No. 2, pp.
44-54, 2010.
[6] K. Sasaki, K. Noda, and T. Ogata, “Visual Motor
Integration of Robot’s Drawing Behavior using
Recurrent

NeuralNetwork,”

Robotics

この研究は、平成２５年度ＳＣＡＴ研究助成の対象とandして採用され、平成２６～２８年度に実施されたもの

Autonomous Systems, Vol. 86, pp. 184-195,

です。

2016.

5TELECOM FRONTIER No.98 2018 WINTER