情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

人の動きは非常に高次元なものでロボットに同じ動きをさせるためには低次元に圧縮する必要がある。本研究では高次元で表される人の動作がガウス過程に従うと仮定し、人の動作を入力として共有する低次元の潜在空間を通じて対応するロボットの動作を出力する手法について考察を行う。2つの時系列データをGaussian Process Dynamical Modelsで表現し、それら二つの時系列データが共有する潜在空間を通じて、双方向にデータを変換できるモデルの構築を検討する。