Transcript HRI

HRIにおける
言語/非言語コミュニケー
ション比率の検討
〜WIP中間発表〜
環境情報学部2年 B2 飯野朝美 asami
環境情報学部2年 B1 久慈悠夏 haruka
環境情報学部2年 B1 市川翠 midori
親:高汐一紀
目次
1.背景と目的
2.複数台のロボットとのインタラクション
3.システム
4.「共感する」ロボット
5.苦労した点
6.反省点・改善点
7.今後取り組む問題
8.調査方法
9.参考論文・資料
10.まとめ
1.背景と目的
【現状】
ロボットは私たちの生活に浸透しきっていない
“sociableなロボット”とは?
⬇
• ロボットがとけ込む社会を目指す
• ロボットが数的優位にある場合の
人とのコミュニケーションを実現する
2.複数台のロボットとの
インタラクション
ロボット2台(Naoとpepperを使用)
人間1人
のインタラクション
【通信】
pepper ⇔ Nao
ネットワー
ク上で繋げ
る
3.システム
・Choregrapheを用いてプログラム
-- Aldebaran社
(Naoやpepperを製造している)
-- Nao,pepperのプログラム用の専用ツール
-- ビジュアルプログラミングツール
(使用言語:Python)
Choregraphe
Python
4.「共感する」ロボット
2種類のデモを用意 -- 共感・褒め
● 共感
sociableなロボットに必要とされているもの
→「聞き上手」なロボット
● 褒め
tablet端末アプリケーションの「褒めアプリ」
→ 人型ロボットだと、より伝わるのでは…
4.「共感する」ロボット
• 共感デモ
落ち込んだ時、ロボットたちが共感し励ます
→ pepper:人の落ち込みを音声で認識
→ pepperが共感し落ち込む
⇒ pepper−Nao間のネット上での信号の送受信
→ pepperとNaoの協調による励まし
4.「共感する」ロボット
• 褒めデモ
自信をなくした時、ロボットたちが元気付ける
→ pepper:人からのキーフレーズを音声認識
→ pepperがひたすら褒める
⇒ pepper−Nao間のネット上での信号の送受信
→ Naoがpepperに協調し間の手を入れる
動画
◆ 共感するデモ
http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~kaz/for_srobot/OR
F2014_e-Interaction_I_720p.mov
◆ 褒めるデモ
http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~kaz/for_srobot/OR
F2014_e-Interaction_II_720p.mov
5.苦労した点
▶Choregraphe
− 使い方に慣れる
− 使用中に何度も停止
▶ロボットのプログラミング
− 自然な動作の調整
− 聞きやすい言葉の探索
▶ロボットとの通信
− ネット環境によるロボットへの接続
− 反応するタイミングの調整
− ネット上のロボット間の通信
▶ロボット自体
− 関節のオーバーヒート
6.反省点・改善点
・ロボットとの会話のあり方自体を考え直す
-- “ロボットらしい振る舞い”
-- “人に近づけすぎる”のは…?
→ロボットらしいコミュニケーションとは
→人と同じ振る舞いをする ≠ 最善
7.今後取り組む問題
・会話:HRIの基本、言語+非言語
⇔ ORFの実装:言語に重点
・コンテクスト毎に適した
言語/非言語の比率を検討
(ex.人を励ます・人と喜ぶ)
⇒特定の会話における振る舞いの目安となる
⇒目安を示すことでスムーズな研究につながる
8.調査方法
今回の注目点:
適したアンケートの取り方・調査内容>>具体的数値
調査方法:
複数の動作パターン
→アンケート
調査環境:
システム − Naoを使用
(Choregrapheを使用)
場所 − SFC構内
対象 − SFCの学生
8.調査方法
*ジェスチャーなどの比率(単位:回/分)
を変えた複数の動作パターンを用意
① 2パターンの調査:
ロボット:聞き手/話し手
② 最終調査:
聞き手/話し手に交互に切り替わる会話
→ 適した非言語の量を検討
9.参考論文・資料
• タイトル:
人型コミュニケーションロボットのため
の首傾げ生成手法の提案および評価
Proposal and Evaluation of a Head Tilting
Generation Method for Humanoid
Communication Robot
-- 石黒浩
出典:人口知能学会論文誌 28巻2号SPB(2013年)
10.まとめ
ORF前…人に近づけるロボットへ
ORF中…ロボットらしいHRIを求める人 多
ORF後…ロボットらしさの模索
→アンケートによる調査、比率の検討
⇒HRIの会話作成時の非言語量の目安を示すこ
とで、スムーズな研究につなげることを目標