ヒューマノイドロボット間のヒュ
マノイドロボット間の対話に基づく感覚運動パターンの抽象化空間の適応的獲得
稲邑 哲也
国立情報学研究所／総合研究大学院大学

Daily life robots

ユーザが複雑なプログラムをせず，簡単な指示だけで 多様な環境内で迅速に簡単な指示だけで，多様な環境内で迅速に活動できるロボットシステムを作りたい

経験の蓄積と抽象化
シンボル操作による再利用
The university of Tokyo, prof. Inaba’s lab.

動作の抽象化空間とは• ヒューマノイドの動作パターンの抽象化モデル– 時系列パターンを状態点として表現– 空間配置が動作の関係性を表現• 未知動作の認識，新奇動作の生成
未知動作の認識 新奇動作の生成– 状態点の内挿で実現• 応用例：• 未知動作の模倣• 単純動作の組み合わせによる行動実現

行動の空間的表現
 行動の「概念」を空間的に配置する数理手法
 行動間の「類似性」に基づいて空間を形成

Symbol, discrete worldWalkStretch

Kick

SquatThrowStoop

Physical, continuous worldシンボルの発展モデル[ T. Deacon 97]‘speed meter’‘restaurant’physics attached
SymbolNo
Strong association between signs

Index

Icon

Starts association between signs
Indirect mapping with physics
Less physical implication

Direct map with physics[C.S. Peirce]原始シンボル空間を用いた見真似[稲邑 ICHR’03]

単純なコピー
ではない•未知動作であっても，既知動作の内挿で模倣が可能も挿 模倣が•言語表現と動作パターンの関係記述への展開

隠れマルコフモデルと原始シンボル• 時系列データを抽象化・認識する数理手法– 音声認識システムによく使われる → 動作に応用
a11

a 22

aq1 12 q 2b1 ( o )a N −1 NqqNb2 ( o )O = {o 1 o 2 " o Μ }確率的な振る舞いを表現するパラメータ

状態遷移確率行列a ij ：状態遷移確率行列

bi (o) ：出力確率分布

N −1

M

bi (o) = ∑ cij N ij (o ; μ j , Σ j )j =1

λ = { a ij , bi ( o )}原始シンボル原始シンボル空間の生成法と応用• 【生成】 原始シンボル間の擬距離に基づいてユークリッド空間内に原始シンボルを配置
クリ ド空間内に原始シ ボ を配置• 【応用】 行動認識器／生成器として，位相構造上での幾何学的操作を定義
擬距離
Bhattacharyya 距離
原始シンボル

原始シンボル空間

KickWalkRun

多次元尺度法Bhattacharyya 距離によるHMM間の距離計量• 正規分布 p, q 間の距離の定義
N.Minematu : “Yet anotheracoustic representation ofspeech sounds,”(ICASSP'2004)

K.L. 距離の場合• HMM λ1 , λ2 間に適用する場合

利点：[1] 音声合成の領域で線形な距離として注目されている[2] K.L.距離は非対称であるのに対して，対象な距離の定義
K L 距離は非対称であるのに対して 対象な距離の定義[3] 出力確率の平均・共分散行列から計算可能でありリアルタイム処理に親和性がある原始シンボル空間の応用
新規行動の生成λ 1 = {a , b(1)
ij

(1)i}

λ 2 = {a , b( 2)ij

α : 1−α{ }∞si = ∑ n(1 − aii )aii ( n −1)) =1
1 − aii

HMMパラメータのパラメ タのsˆ 内挿・外挿で= ∑c s
動作を合成μˆ =∑ c μ σˆ = ∑ c σn =1ij =1( j)j imijm( j)ji}

幾何学的なシンボル空間
HMM パラメパラメータ
タ行動パターン（関節角度）λˆ = aˆij , bˆim( 2)ii( j)

jji原始シンボル（HMM）の合成による動作生成• 期待滞在時間による時間ドメインの合成∞

si = ∑ n(1 − aii )aii
n =1msˆi = ∑ c j si( j)j =1( n −1)1=
1 − aii

ノートiにおける期待滞在時間の定義

1,2,,,,m のm個のHMMを c1 ," , cmの割合で合成する際のノ ドiの期待滞在時間割合で合成する際のノードiの期待滞在時間• ガウス分布の合成による空間ドメインの合成
bi = N ( μi , σ i 2 )mμˆ i = ∑ c j μi ( j )j

出力確率は１個のガウシアンで表現
mσˆ i 2 = ∑ c j 2σ i ( j )2j

出力確率の平均と分散を内挿・外挿の対象とする

Interpolation&Extrapolationpunch

1squatpunch

extrapolation

squat15
1.5

Interpolation
0.5 * punch + 0.5 * squat

Extrapolation
From Squat to punch応用例２：行動誘発に基づく動作修正• 以下の２点間の距離が閾値以下ならば行動誘発• 入力刺激が示す原始シンボル
２点間の距離が誘発• 既知動作の原始シンボル
すべき度合いに対応
wipe
pour
pour
pitchinduction

bye

誘発された
原始シンボル
leftmove

HMM パラメータ

刺激入力（不完全／部分的）

動作パターン

行動修正実験例
Not simple copyof joint angles

BehaviorBh i iimitation
it tiwith understanding ofother’s intention

Symbol space acts as intention
representation model

Not simple copyof joint angles

部分刺激からの感覚運動情報の誘発

動画： 東京大学 稲葉研究室

利点および課題点
Advantage• 未知の環境下においても，既知の基本動作を環，動組み合わせる事で適応的な行動を発現可能
Problem• 単一の原始シンボル空間• ２者は同じ物理的身体を持っているという仮定が必要だった• 身体が異なれば２者の動作を空間上で一つの点に表現するのは困難

Not simple copyof joint angles

対話に基づくミラーニューロンモデルの適応
Proposed method• 身体性に依存した２者それぞれの原始シンボル空間があるはず• 「対話」という行為を通じて原始シンボル空間を推定していく戦略の導入• 他者の運動情報から他者の感覚情報推定，さらに自己の感覚情報推定へ．
己の感覚情報推定• → より高次元な行動誘発の実現へ

Estimation of proto‐symbol
space is performed by the symbol
conversation and observation

Symbolconversation

Estimate other’sother sInner state

Observation

原始シンボル空間を用いた対話• 発話という行為を介して，互いの抽象化モデ
発話という行為を介して 互いの抽象化モデ
ルを適応させる
walk
walk

問題点2：
異なる空間へ運動情報を入力する事が不可能

kick

kick

問題点1：
感覚情報は観測不可能

原始シンボル空間の推定戦略
他者自己’
walk

walk

kick

kick

walk

kick’

実験の前提条件• 対象とするロボット– 質量の異なる２台のヒューマノイドロボット• 自己（Robot1）が，他者（Robot2）の感覚運動自己（Robot1）が 他者（Robot2）の感覚運動情報を推定する• 対象動作：手を振り上げる動作
対象動作を振げる動作• 抽象化するデータ：関節角度＋関節トルク
抽象化するデ タ：関節角度＋関節トルク• 各動作はラベルで対応付けが可能実験手法• 自己(R1)は他者(R2)の関節運動を観察し，原始シン自己(R1)は他者(R2)の関節運動を観察し 原始シン
ボル空間でトルクを推定• 自己が推定したトルク値に対して，「答え合わせ」を自己が推定したトルク値に対して 「答え合わせ」を他者との間で行う• 「重い」「軽い」「凄く重い」「凄く軽い」などの複数の表現を用いて「答え合わせ」を実行• 推定間違えを起こした動作：
推定間違えを起こした動作– トルク値を修正し，原始シンボル空間を再構築
Self (R1)

Other (R2)

評価方法
• 基本となる４動作から，未知の動作に対する感覚情報を推定学習に用いる４基本動作

未知動作を用いて感覚情報の推定が成功する
推 が割合を計測

実験結果

d=2

重い

軽い‐‐‐‐

d 4
d=4

重い

少し重い

少し軽い

軽い‐‐

d=6

凄く重い

重い

少し重い

少し軽い

軽い

凄く軽い

[NNm]

Evaluation Result(error of estimated torque)(about 35%of original torque)(less th(lthan 10%of original torque)• 2 words didn’t
didn t provide effective estimation• More than 4 words causes good estimation

まとめ• ヒューマノイドの動作生成を，プランベースではなく，経験と行動誘発なく，経験と行動誘発ベースにするために．．．にするために• 原始シンボル空間の導入による経験の抽象化と再利用法の提案• 対話行為に基づく，他者と自己を結ぶ原始シン話行，他者を結 原始
ボル空間の推定手法の提案

課題・展望• 自己の動作で閉じず，自己他者の物理的・意味的なインタラクションへの発展（Future work）• 空間の線形性・非線形化の議論

おわりに• 原始シンボルの合成(内挿・外挿)の実現
原始シンボルの合成(内挿 外挿)の実現– 少ない基本動作パターンの合成によって多様な動作パタ ンの生成が可能
動作パターンの生成が可能– 言語表現と動作パターンの関係性を，原始シンボル空間で記述する際に有利• 今後の展望– 動作の生成・認識のル
動作の生成・認識のループによる原始シンボル
プによる原始シンボル
空間の動的発達– 動作パターンだけでなく，センサ・感覚情報を取り動作パタ ンだけでなく センサ 感覚情報を取り込んだモデルの拡張

お知らせ• 稲邑研（総合研究大学院大学）では• 修士・博士の学生を募集しています• 稲邑研（国立情報学研究所）では• ポストドクター研究員を募集しています• 共同研究のテーマを募集しています• ご興味のある方は inamura@nii.ac.jp までご連絡下さい