対話ロボットシステムを援用した物体表現オントロジーに基づく指示物体の認識

• Material Type: 博士論文
• Title: 対話ロボットシステムを援用した物体表現オントロジーに基づく指示物体の認識
• Author/Editor: 福田, 悠人
• Author Heading: 福田, 悠人
• Publication Date: 2015
• Publication Date (W3CDTF): 2015
• Periodical title: 博士論文（埼玉大学大学院理工学研究科（博士後期課程））
• Degree grantor/type: 埼玉大学
• Date Granted: 2015-03-24
• Date Granted (W3CDTF): 2015-03-24
• Dissertation Number: 甲第982号
• Degree Type: 博士(工学)
• Conferring No. (Dissertation): 甲第982号
• Text Language Code: jpn
• Target Audience: 一般
• Note (General): type:text; 世界的な高齢化の進行や労働力不足といった問題を補うために，工場のような限定された環境で決まったタスクを実行するだけでなく，人の活動するようなより一 般的な環境で，人と協力し様々なタスクを行うサービスロボットの需要が高まっている．このようなサービスロボットの実現には，周囲の複雑な環境を認識するための画像処理の技術や，人間の発話を認識するための音声認識の技術が不可欠である が，どのような状況においても誤ることなく認識することはとても困難である．また，ロボットが人と協力してタスクを行うことを考えると，人とロボットの間のインタラクションの方法についても考慮する必要がある．本研究では，ロボットが人から頼まれた物を取ってくるというタスクに着目し研究を行っている．このようなタスクを実行するには，人が指示した物体を認識するための物体認識の技術が必要であるが，これもまた誤ることなく認識を行うことは困難な問題である．そこで，我々はロボットが自動的な物体認識に失敗した場合に， 人との対話を援用して物体を認識する対話物体認識について検討している．これは「それは何色ですか?」などと，ロボットとユーザがその物体に対して対話を行い， ユーザから得られた情報を基にロボットがその物体を認識するというものである．しかし，人が物体を指示するために用いる表現は多様であり，同じものに対して様々な表現を用い，同じ表現でも状況によって様々なものを示すことがある．そこで本研究では，そのような人が物体指示のために用いる物体表現の方法に着目し，それらをオントロジーを用いて整理し，システムの知識としてまとめる．またのその構築した人の物体表現オントロジーに基づいて人の指示物体を認識する対話認識システムを提案する．また実験では，対話ロボットシステムを用いて，その 有効性を確認する．第2 章では，人が物体指示に用いる物体表現の方法や物体表現と物体の構成(属性)の対応関係をオントロジーを用いてどのように知識としてまとめるかについて検討する．そのため，人の物体表現の方法について調査を行う．調査の結果を用いて，人の物体表現を中心に対話物体認識の枠組みで利用可能なオントロジーを構築した．第3 章では，第2 章で構築した人の物体表現のオントロジーに基づき，人の物体表現を援用して目的の物体を認識する対話認識システムを提案する．ここではまず，実際に人の物体表現が示している各物体の構成(属性) を実世界から検出する方法について検討を行う．本研究では物体の固有の属性である色や形状，材質などの属性を検出する方法について検討した．開発した対話物体認識システムでは，人が物体指示のために与えた表現の概念を，構築した物体表現オントロジーを利用して参照し，オントロジーに記述されている規則に基づいて検出した物体の中から，その表現にあった物体を選択する．状況によっては，ある表現が複数の物体を示すことがある．この問題に対しては，複数の候補物体の内どれが優先度が高いかをオントロジーから参照することで解決する．この優先度の決定方法については，システムと人との対話の履歴から物体(属性) 間での優先度を推定した．最後に，人の物体表現のオントロジーに基づいて目的物体の認識を行うことで，ユーザとシステム間での対話が円滑に行われることを実験により示した．また物体表現オントロジーの別な利用方法として，システムが行う物体表現の生成に適用が可能かを検討した．第4 章では，実際に動作する対話ロボットシステムを構築する．ここではまず，ロボットが人とインタラクションを行うためのロボットの各モジュールについて説明を行った．次に提案する対話を援用した物体認識をロボットシステム上に実装した．実験では，提案したシステムが人との対話により人が対象とした物体を正しく認識できるか，実際に被験者を用いて実験を行い，その有効性を示した．また，オントロジーに基づいた対話物体認識システムのヒューマンロボットインタラクションにおける有用性を実験を通じて検討した．第5 章では，全体を総括し，今後の課題についてまとめた．; 概要 i図目次 ix表目次 x第 1 章 序論 11.1 本研究の背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 本研究の目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.3 本研究での課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.4 本論文の位置づけ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.5 本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5第 2 章 人の物体表現オントロジーの構築 62.1 はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2 関連研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.3 物体表現の調査 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.3.1 対象表現に基づいた表現に関する調査実験 . . . . . . . . . . 102.3.2 物体間の関係性を含めた表現の調査実験 . . . . . . . . . . . 142.3.3 物体数の違いによる表現の変化に関する調査実験 . . . . . . 162.4 オントロジーの構築方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.4.1 オントロジーの基本的な構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.4.2 法造:オントロジー構築ツール . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.5 物体表現オントロジー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242.5.1 人の物体の表現方法についての分析 . . . . . . . . . . . . . . 242.5.2 物体表現オントロジーの構築 . . . . . . . . . . . . . . . . . 262.6 対話物体認識システムのためのオントロジー . . . . . . . . . . . . . 31第 3 章 物体表現オントロジーに基づいた対話物体認識システム 333.1 はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.2 関連研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.3 物体の形状の属性検出についての検討 . . . . . . . . . . . . . . . . 373.3.1 人の形に関する表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373.3.2 物体の全体的な形状属性の検出法 . . . . . . . . . . . . . . . 373.3.3 3 次元物体の丸さの評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.4 物体の材質の属性検出についての検討 . . . . . . . . . . . . . . . . 413.4.1 人の材質に関する表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.4.2 画像を用いた材質推定における関連研究 . . . . . . . . . . . 423.4.3 物体の材質属性の検出法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423.4.4 複数種類の特徴を利用した材質推定 . . . . . . . . . . . . . . 433.4.5 データベース画像における実験 . . . . . . . . . . . . . . . . 463.5 物体の属性検出のための画像処理法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493.5.1 物体の検出手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493.5.2 物体の色の属性の検出方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 513.5.3 物体間の位置関係属性の検出方法 . . . . . . . . . . . . . . . 523.6 物体表現オントロジーに基づいた対話物体認識 . . . . . . . . . . . . 543.6.1 物体表現オントロジーに基づいた目的物体の認識 . . . . . . 543.6.2 対話で得られる情報を利用したオントロジーの更新 . . . . . 553.6.3 認識実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563.7 物体表現オントロジーに基づいた表現の生成 . . . . . . . . . . . . . 583.7.1 物体表現オントロジーに基づいた物体表現の生成 . . . . . . 583.7.2 性能実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60第 4 章 対話ロボットシステムを援用した指示物体の認識 624.1 はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624.2 ロボットシステムのハードウェア構成 . . . . . . . . . . . . . . . . 644.2.1 Robovie-R Ver.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 644.2.2 NAO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 664.2.3 画像入力デバイス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 664.3 ロボットの姿勢推定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 674.4 ユーザの姿勢推定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 694.5 音声認識処理，言語理解処理モジュール . . . . . . . . . . . . . . . 724.6 ロボット動作・発話モジュール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 744.7 ロボットのシステムの構成・統合物体認識 . . . . . . . . . . . . . . 764.7.1 ロボットのシステムの構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 764.7.2 統合物体認識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 764.8 対話ロボットシステムを用いた実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 804.8.1 対話を援用して物体を認識するロボットシステムの評価 . . 804.8.2 オントロジーに基づいた認識によるロボットと人の対話 . . 824.9 位置関係を利用した対話実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 864.9.1 位置関係を用いた物体表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 864.9.2 実験の設定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 894.9.3 実験結果・考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90第 5 章 結論 925.1 本研究の成果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 925.2 今後の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94謝辞 96参考文献 97発表文献 107; 主指導教員 : 久野義徳
• DOI: 10.24561/00010358; https://doi.org/10.24561/00010358
• Persistent ID (NDL): info:ndljp/pid/9921979; https://dl.ndl.go.jp/pid/9921979
• Collection: 障害者向け資料
• Collection (Materials For Handicapped People:1): テキストデータ
• Collection (particular): 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文; https://dl.ndl.go.jp/collections/A00014
• Acquisition Basis: 博士論文（自動収集）
• Date Accepted (W3CDTF): 2016-04-01T14:32:40+09:00
• Date Created (W3CDTF): 2015-12-16
• Format (IMT): application/pdf
• Access Restrictions: 国立国会図書館内限定公開
• Service for the Digitized Contents Transmission Service: 図書館・個人送信対象外
• Availability of remote photoduplication service: 可
• Periodical Title (URI): http://dx.doi.org/10.24561/00010358; http://id.nii.ac.jp/1586/00010358/
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp

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2023-09-05 再収集