2018 Fiscal Year Annual Research Report
Research on codirectional remote support method using a robot on a shoulder.
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16K00273
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| Research Institution | Osaka Kyoiku University |
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Principal Investigator |
篠沢 一彦 大阪教育大学, 教育学部, 教授 (80395160)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | CSCW / 肩乗り型ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
遠隔支援予備実験を通して、部品や工具の指示をする場合に、ロボット装着者の知識不足から指示代名詞を使わざるを得ない場面が多く存在することが明らかになって来た。同方向型遠隔作業指導において、「右」や「左」などは、お互いの方法が一致しているため、理解しやすいが、「あれ」「これ」のような指示代名詞は、ロボットが方向を直接指示することができないため、多くのやりとりが発生する。遠隔支援者が指示する対象をロボット装着者に伝えることを可能とするために、レーザ照射による物体のレーザシステムを実装した。ロボット装着者の動きに応じてレーザの照射位置を補正するシステムとするため、画像処理ライブラリopencvの物体追跡を用いた。実装されたレーザシステムの有無を比較する遠隔支援実験を行った結果、遠隔支援者の説明がレーザシステムによってわかりやすくなり、また、指示代名詞によって説明文章が短くなり、遠隔者の支持から装着者の理解までの時間が短縮されることを確認した。これによって、支援する側の負荷が軽減でき、より実用的な記録ができると考える。ロボットに装備するカメラは、小さい部品が詳細に見えるように、画角を狭角にせざるを得ない。このため、遠隔指導時に、指導者が装着者の表情を見るためには、ロボットの頭部の向きを変える必要がある。遠隔指導の場合、操作には通信上の遅延が生じるため、頻繁にロボットの頭部の角度を変更することはさけることが望ましい。そこで、ロボットの頭部側面に表情を識別するカメラを装備し、装着者の表情の認識を行った。画像処理は、特徴量をLBPとし、Adaboostを用いた識別器を構成し、小規模の実験で確認したところ、適合率70.9%, 再現率 89.8%の結果となった。汎用性を高めるためには、学習データを増やすことが必要であるが、横顔からの表情識別の可能性は大きいと考える。
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