課題
「自販機の前まで来て」「入口の近くにいるよ」のように、人は目印（ランドマーク）を使って場所を伝えます。音声の指示でユーザーの元に移動するロボットをつくるには、こうした目印を含む話し言葉を理解させる必要があります。
ただ、実機のロボットを使って大量の対話データを集めるのは、場所の確保や安全面の配慮が必要で、手軽ではありません。お客様は、効率よく、かつ現実に近いデータを集める方法を探していました。
支援内容
Nextremerは、シミュレーション環境を活用して対話データの収集とアノテーションを支援しました。
- シミュレーション上で動くロボットとの対話データを集めるため、被験者を募集
- 被験者がロボットに指示を出す場面の対話データを収集
- 収集したデータを分析し、発話に含まれるランドマークにアノテーションを付与
どこまでを1つのランドマークとして扱うか、位置関係の表現をどう記録するかを事前に定め、作業者によって判断が割れないようにしています。
成果
シミュレーションを活用することで、実機では集めにくい対話データを効率よく収集し、ランドマークを手がかりにした指示理解の学習データを整備しました。
目印を使った自然な指示をロボットが理解するための研究に、データの面から貢献しています。
