情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

本研究では、ロボットの描画運動における発達モデルを構築し、特に
軌道の区間に重みを付けた認識と学習を用いることで描画運動の精度
の向上とコツの獲得を目指す。人間の学習において、親が子にポイント
となる部分を強調して手本を示すという事象や、生成された軌道が手本
から外れた場合にのみ軌道修正と運動学習が行われる描画の認知機能が
報告されている。我々は、身体バブリングによって訓練された神経力学
モデルMTRNNを有したロボットを用いて、人間が強調した区間を
中心に軌道を認識し，模倣誤差が大きい区間を重点的に学習する機能を
実装し描画運動学習を行った。結果、精度の向上とともに描画のコツが
獲得される可能性が示された。