Human intention reading based on hierarchical behavior knowledge link and affordance map for human-robot interaction인간-로봇 상호작용을 위한 계층적 행동 지식 링크 및 행동 유도성 지도 기반 사람 의도 파악

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로봇 기술과 인공 지능의 발전에 의해 로봇의 지능화가 가속되는 시대에 맞추어 로봇은 인간과 효과적인 상호작용을 하고, 복잡한 작업을 함께 수행할 수 있어야 한다. 이를 위해 로봇은 명시적으로 표현되는 것뿐만 아니라 비명시적으로 표현되는 인간의 의도를 이해할 수 있어야 한다. 실제 인간 사이의 의사소통에서도 의도는 주로 비언어적인 수단, 즉 행동 혹은 얼굴 표정 등을 통해 표현된다. 그러므로 로봇은 자연스럽고 효과적인 인간과의 상호작용을 위해 인간의 행동과 상황정보에 깔려있는 의도를 파악해야 한다. 본 학위논문에서는 인간과 로봇이 물체를 가지고 상호작용할 때, 로봇이 인간의 행동과 상황정보를 인식하여 인간의 의도를 파악할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 인간의 의도를 `인간이 로봇에게 특정 물체를 가지고 했으면 하는 행동‘ 으로 정의하고, 인간의 행동들과 상황정보를 제안한 인간 의도 파악 알고리즘의 입력으로 사용한다. 풀고자 하는 문제가 인간과 로봇이 물체를 가지고 상호작용할 때의 인간 의도를 파악하고자 하는 것이고 이 경우 물체를 가지고 수행하는 인간의 행동은 대부분 팔을 이용하므로, 입력으로 사용한 인간의 행동들은 물체와 관련된 팔 행동들로 정의한다. 인간의 팔 행동 인식을 위해 시뮬레이션 이론과 같은 맥락에서 인간 행동 인식 방법을 제안한다. 로봇은 얻어진 인간 행동 데이터를 동적 시간 워핑 알고리즘을 이용하여 로봇 자신의 행동 데이터와 비교하여 가장 비슷한 행동을 인간의 행동으로 인식한다. 인간 행동은 특정 목적을 이루기 위해 단순히 순차적 구조가 아닌 계층적 구조로 이루어져 있고, 이는 인간 인지 지능의 기본 개념 중 하나이다. 또한, 인간 행동의 계층 구조는 서로 다른 물체들에 대해 다르게 구성된다. 따라서 본 논문에서 정의한 인간 의도 파악을 위해서 로봇은 인간 행동의 계층적 구조를 학습해야 한다. 본 논문에서는 로봇에게 미리 정의된 행동 계층 구조가 있는 경우와 없는 경우로 나누어, 두 가지의 인간 의도 파악을 위한 행동 계층 구조 학습 알고리즘 - 계층적 행동 지식 링크, 행동 계층 기반 어포던스 맵 - 을 제안한다. 계층적 행동 지식 링크의 학습을 위해 본 논문에서는 적응형 동적 프로그래밍 기반 패시브 강화 학습 알고리즘을 이용한 인간 의도 파악 알고리즘을 제안한다. 제안한 계층적 행동 지식 링크와 인간 의도 파악 알고리즘을 두 가지 물체를 이용한 인간-로봇 상호작용 실험에 적용하여 그 효용성을 입증한다. 또한, 시스템 개발에 관여하지 않은 실험 참가자들을 대상으로 인간-로봇 상호작용 실험을 수행하여 제안한 알고리즘이 불특정 다수에게도 효용성이 있음을 입증한다. 행동 계층 기반 어포던스 맵은 행동 계층 구조 학습과 더불어 물체 어포던스 개념을 고려하여 제안한다. 물체 어포던스는 물체가 가지고 있는 행동 유도성으로 각각의 물체는 자신만의 어포던스를 가지므로, 물체 어포던스는 인간의 행동을 관찰하여 물체에 대한 인간 의도를 파악하는데 필수적인 요소이다. 로봇이 물체 어포던스를 학습하면 인간 행동을 관찰함으로서 인간이 의도하는 물체를 특정 지을 수 있고, 혹은 특정 물체에 대한 인간의 의도를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 로봇이 물체 어포던스와 행동 계층 구조를 동시에 학습할 수 있도록 학습 알고리즘과 함께 행동 계층 기반 어포던스 네트워크를 제안하고, 로봇이 각 물체마다 행동 계층 기반 어포던스 네트워크를 학습하도록 한다. 또한, 여러 개의 물체에 대한 행동 계층 기반 어포던스 네트워크의 집합인 어포던스 맵을 제안하여 행동 계층 구조뿐만 아니라, 물체 사이의 계층 구조 역시 학습할 수 있도록 한다. 추가적으로 본 논문에서는 환경에 여러 개의 물체가 존재하거나 장애물로 인하여 로봇과 인간의 시야가 다른 경우에도 인간이 의도하는 물체를 찾아낼 수 있도록 퍼지 척도와 퍼지 적분을 적용한 3차원 인간 시점 기반 추론을 제안한다. 최종적으로 제안한 행동 계층 기반 어포던스 맵과 인간 의도 파악 알고리즘을 인간-로봇 블록 쌓기 작업에 적용하여 그 효용성을 입증한다.
Advisors
Kim, Jong Hwanresearcher김종환researcher
Description
한국과학기술원 :전기및전자공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2015
Identifier
325007
Language
eng
Description

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학과, 2015.2 ,[vii, 71 p. :]

Keywords

human intention reading; hierarchical behavior knowledge link; behavior hierarchy-based affordance map; human-robot interaction; 인간 의도 파악; 계층적 행동 지식 링크; 행동 계층 기반 어포던스 맵; 인간-로봇 상호작용

URI
http://hdl.handle.net/10203/206899
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=615696&flag=dissertation
Appears in Collection
EE-Theses_Ph.D.(박사논문)
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