発表題目 模倣学習における確率ロボティクスの新展開
 概要 模倣学習は人間動作の理解やユーザフレンドリな動作教示手法の構築を目的として、ロボティクスで広く研究が行われてきた。ロボットに行動を模倣させるためには、人間の多様な行動を観察し、必要な部分を抽出し汎化することが不可欠である。本稿では、模倣学習を中心とした確率ロボティクスについて概説する。特に、代表的に用いられるmotion primitive、ガウス混合回帰、隠れマルコフモデルを用いた学習および生成手法を紹介する。また、参照座標系の推定等の模倣学習の関連技術と、標準的なデータセットおよび評価尺度について述べる。  
 発表/発行日 2016/12/13  
 発表/発行機関 システム制御情報学会誌
 研究テーマ その他
 発表者
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杉浦 孔明  【先進的音声技術研究室】
 発表区分 学術解説

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