情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

我々は複数の物体を操作対象（物体）から把持対象（道具）への身体モデルの遷移過程を考慮した道具身体化モデルを提案する．本モデルは乳幼児 の動作を参考にしたモーターバブリングの動作を神経回路モデルであるRecurrent Neural Network（RNN）とDeep Neural Network（DNN）で学習を行い，身体モデルの獲得を行う．動作中の物体接触時に，物体として扱う動作と，把持することで道具として扱う動作を行う ことで，遷移過程を学習可能となる．更に，物体の形状を複数学習することで，道具の機能に自己組織化される．実験として，目標画像を与えた結 果，物体の形状毎に操作対象と把持対象を使い分け，目標状態を再現することが確認出来た．