2019 Fiscal Year Annual Research Report
Creation of Human-Robot Coordination Control based on Observation and Insight
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19H01130
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
菅野 重樹 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00187634)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石井 裕之 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 准教授 (10398927)
亀崎 允啓 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員(研究院准教授) (30468863)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 人間共存ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(Ａ)不快感と力学的作用を考慮した人間への能受動接触技術の開発：人間とロボットの相互誘導を生み出す接触支援技術の開発するために、介助や移動誘導などの接触相互作用を受ける人間運動のダイナミクスを計測・解析した。接触量や接触箇所に応じた、運動の動作効率やそれを受ける心理的影響について解析を行った。これらの組み合わせによる新しい身体協調運動ダイナミクスモデル構築のための検討を行い有用な知見を得た。
(Ｂ)人間の行動センシングに基づく観測および洞察手法の開発：人間の振る舞いから運動能力や視線や頭部の向きなどと統合した行動の予測を行うため、人間の行動をセンシングするシステムの構築とセンシングの結果から心理状態を洞察する手法の開発に取り組んだ。まず、実験動物のラットを用いた実験により洞察の基盤となるモデルの構築にも取り組んだ。続いて、動物実験の結果から、洞察のための行動センシングは実時間のセンシングと時系列的に蓄積されたデータの参照を同時並行的に実施する必要があるとの考えに達し、そのような要求を満たす行動センシング・システムならびに洞察アルゴリズムの構築を進めた。
(Ｃ)機械学習に基づく反応行動の反復的評価と適応技術の開発：ロボット(人間)の行動に対する人間(ロボット)の反応行動の反復的評価と適応技術を開発するため、教師データのばらつきを評価し学習を安定化させるアルゴリズムの定式化を行った。計算機シミュレーションによって擬似ノイズを付加したデータを用いてその有効性（安定化）の検証を行った。さらに、大量の実データの学習に対応するため、学習アルゴリズムの並列化についても取り組んだ。
(Ｄ)システム統合と統合実証実験：人間とロボットが混在して活動空間を共有する環境についてその特徴を抽出した。その他，人間-ロボット間の力学的作用を計測するための高い柔軟性を持った機構の開発にも取り組んだ．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
(Ａ)不快感と力学的作用を考慮した人間への能受動接触技術の開発：人間とロボットの相互誘導を生み出す接触支援技術開発の基礎検討となる、介助や移動誘導などの接触相互作用を受ける人間運動のダイナミクスを計測・解析した。接触量や接触箇所に応じた運動の動作効率やそれを受ける心理的影響について解析を行うことで、状況に応じた適切な接触様式が抽出された。以上より、新しい身体協調運動ダイナミクスモデル構築に有用な知見を次年度に先駆けて得ることができた。
(Ｂ)人間の行動センシングに基づく観測および洞察手法の開発：人間とロボットによる相互誘導を実現するには、ロボットが実時間に人間の心理状態を洞察する必要があるため、ロボットにリアルタイムの洞察を可能にするシステムの要件について整理し、その要件を満たすセンシング・システムの構築に取り組んだ。その構築とあわせてこのシステムを用いた行動計測も行い、そのデータから洞察アルゴリズムの構築を進めている。
(Ｃ)機械学習に基づく反応行動の反復的評価と適応技術の開発：ロボット(人間)の行動に対する人間(ロボット)の反応行動の反復的評価と適応技術を開発するため、教師データのばらつきを評価し学習を安定化させるアルゴリズムの定式化を行った。計算機シミュレーションによって擬似ノイズを付加したデータを用いてその有効性の検証を行った結果、人間の主観評価のような曖昧なデータを教師ラベルとした場合でも、よりロバストな出力を得ることができ、今後のシステム開発に重要な知見を得た。
(Ｄ)システム統合と統合実証実験：人間とロボットが混在して活動空間を共有する環境について、密度や流れなどの特徴を整理した。また、研究をより効果的に発展させるために、人間-ロボット間の力学的作用を計測するための高い柔軟性を持った機構の開発にも取り組んだ。
以上より、本研究課題は当初の計画以上に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
(Ａ)不快感と力学的作用を考慮した人間への能受動接触技術の開発：昨年度の知見を踏まえ、介助や移動誘導などの接触相互作用を受ける実場面を想定した安全かつ効果的な接触パラメータの導出を行う。これまでに実施した実験変数群に加えて、タスクやコンテキストに応じた多面的なパラメータ抽出を行う計画である。年度末には、これらの組み合わせによる、身体協調運動ダイナミクスモデル構築に基づくロボットと人間の相互誘導手法の開発に取り掛かる。
(Ｂ)人間の行動センシングに基づく観測および洞察手法の開発：構築したセンシング・システムを用いて、様々な場面で人間の行動センシングを行い、行動に関するデータを蓄積する。蓄積されたデータを用いて心理状態を洞察するアルゴリズムの構築を進める．洞察アルゴリズムの構築では、対象者の個性への対応を重視しており、個性を分類し、各個性カテゴリーに対してそれぞれ洞察アルゴリズムを用意する計画である。また、人間の行動がロボットとのインタラクションの中で変容することを想定し、構築する洞察アルゴリズムには人間の行動の変容に適応する機能を持たせる。
(Ｃ)機械学習に基づく反応行動の反復的評価と適応技術の開発：ロボット(人間)の行動に対する人間(ロボット)の反応行動の反復的評価と適応技術を開発することを目的に、本年度は、実データを利用した行動学習について評価を行う。特に、人間の計測データとロボットの行動データとを統合して学習するアルゴリズムの開発を行う。従来の環境認知は行動主体であるロボットの視点が中心であったが、ここでは同じ時空間にいる人間の視点での環境認知、行動予測を行う手法を提案する。
(Ｄ)システム統合と統合実証実験：人間とロボットが混在して活動空間を共有する環境について、特に人間とロボットの相互作用場面とその特徴を抽出する。その他、統合実証実験環境等の整備も準備していく。
る。
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Research Products
(20 results)
