5ZA-3
運動情報の類似性に着目したヒューマノイドロボットの連想的な運動生成
○若林昭徳，本村聡奈，加藤昇平（名工大）
人型ロボットは遠隔通信など様々な分野で応用が期待されているが，
あらゆるロボットの構造情報を知ることは難しい．我々は，ロボット
の構造情報を必要としない運動生成手法として連想運動生成を提案し，
非線形主成分分析の機能を持つ砂時計型ニューラルネットワークと
Jordan型リカレントニューラルネットワークを接続することで構成した．
本稿では，ロボットは指示情報を基に対応する運動を生成する．未経験
の指示情報が与えられた場合は，その指示情報と既学習の指示情報との
類似性を認識し，その類似性を運動生成に反映させることで，連想的な
運動生成を実現する．また，ロボット実機を用いた実験によって
提案手法の有効性を確認した．