プリミティブモーションスキルを使用した行動学習のための発達アプローチ

自己探求による模倣学習は、感覚運動スキルの開発に不可欠です。ほとんどの発達理論は、社会的相互作用、特に観察された行動の理解は最初に模倣によって達成できることを強調していますが、原始的な模倣能力の起源に関する議論はしばしば無視され、代わりにその生意の可能性を指します。この論文では、ヒューマノイドロボットが自己探求を通じて感覚運動の関連学習によって誘発されるように、ヒューマノイドロボットが模倣能力を獲得するという仮説に基づいた模倣学習の発達モデルを提示します。このような学習システムを設計する際、いくつかの重要な問題に対処します。運動モデルを必要とせずにカメラから取得した生画像を使用して、観測されたアクションの動きのプリミティブへの自動セグメンテーション。時空間運動シーケンスの増分学習は、自己緩和方法でトポロジー構造を動的に生成します。動的な連想メモリを使用した簡単かつ効率的な検索のための学習データの構成。セグメント化されたモーションプリミティブを利用して、これらのモーションプリミティブを組み合わせて複雑な動作を生成します。私たちの実験では、自己ポスチャーは、身体のせせらぎを通して鏡の前でアクションを実行しながら、自分の体の姿勢のイメージを観察することで獲得されます。完全なアーキテクチャは、ダーウィンオップヒューマノイドロボットで行われたシミュレーションと実際のロボット実験によって評価されました。

Imitation learning through self-exploration is essential in developing sensorimotor skills. Most developmental theories emphasize that social interactions, especially understanding of observed actions, could be first achieved through imitation, yet the discussion on the origin of primitive imitative abilities is often neglected, referring instead to the possibility of its innateness. This paper presents a developmental model of imitation learning based on the hypothesis that humanoid robot acquires imitative abilities as induced by sensorimotor associative learning through self-exploration. In designing such learning system, several key issues will be addressed: automatic segmentation of the observed actions into motion primitives using raw images acquired from the camera without requiring any kinematic model; incremental learning of spatio-temporal motion sequences to dynamically generates a topological structure in a self-stabilizing manner; organization of the learned data for easy and efficient retrieval using a dynamic associative memory; and utilizing segmented motion primitives to generate complex behavior by the combining these motion primitives. In our experiment, the self-posture is acquired through observing the image of its own body posture while performing the action in front of a mirror through body babbling. The complete architecture was evaluated by simulation and real robot experiments performed on DARwIn-OP humanoid robot.