モバイルマニピュレーションタスクにおける曖昧な指示文からの対象物体選択

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，移動ロボットがユーザが指示した物体を把持し，別の場所へと持っていくタスクである．その際に，ユーザが必ずしも対象物体を明示的に発話しない場合があり，そのような曖昧な指示発話の理解が必要となる．本稿では曖昧なユーザ発話文に加えて環境に存在する物体の情報を入力とした言語モデルBERTに基づく系列ラベリングにより，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，小規模なデータセットを作成しモデルの学習を行い，提案手法が学習データに含まれない未知の曖昧なユーザ発話に対応できることを示す．