模倣によるジェスチャーの学習と再生

私たちは、ロボットが模倣によって新しいスキルを習得できるようにするために、HMM、GMR、及び動的システムに基づいたアプローチを提示し、評価しました。HMMを使用することで、以前の研究12で考慮した明示的な時間依存性を排除し、統計的表現内に先行情報をカプセル化しました。学習と再生プロセスを分離する文脈において、この新しい定式化は、以前のアプローチLWR20、LWPR21、およびDMPs13に関して体系的に評価されました。最後に、模倣による3つの異なるシナリオにおける提案されたアプローチの柔軟性を強調するために、異なる種類のロボットに関するアプリケーションを提示しました。