2020 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, 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：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群を人・人実験等から導出した。これにより、２０１９年度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ができた。これらの組み合わせにより、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し、評価実験により有用性を確認できた。
(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：構築したセンシング・システムを用いて、さまざま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し、それらを用いた心理状態を洞察するアルゴリズムの構築を実施した。洞察アルゴリズムの構築に際しては対象者の個性への対応を重視しているため、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した。また、人間の行動がロボットとの相互作用中に変容することを想定し、洞察アルゴリズムには人間の行動の変容に適応するモデル評価機能を実装した。
(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ことを目的に、実データを利用した行動学習について評価を行った。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った。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構築した。
(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、特に人間とロボットの相互作用場面とその特徴を抽出し、統合実証実験環境を整備した。また、上述の各モジュールの評価実験を実施した。
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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に必要な、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ができた。また、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し、評価実験により有用性を確認できた。以上より、次年度につながる有益な研究成果を得ることができた。
(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：これまでの成果・知見に基づき、人間の行動がロボットとの相互作用中に変容することを想定し、洞察アルゴリズムには人間の行動の変容に適応するモデル評価機能を実装した。また、社会性が求められる共同タスク(ポスター鑑賞など)では周囲の人との協調が必要になるため、複数人の行動およびその遷移情報から意図推定を行う枠組みが必要であることも本活動から明らかになった。
(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の基本的フレームワークを試作し、評価することができた。比較心理学的手法を取り入れ、人間とロボットのインタラクションを強化学習等のフレームワークから理解することも試みることを進めており、今後のシステム開発に重要な技術開発となった。
(Ｄ)システム統合と統合実証実験：人間-ロボット実験から開発した各機能モジュールの評価を行い、それぞれ有用性を確認した。また、案内や荷物運搬等のサービスタスク遂行を前提としたロボット動作の試作および評価も実施した。本活動を通して、人間が受ける印象がどのように変化するかについて、さらに予測とその後の印象における経験や学習への影響について調査する必要があることが明らかになった。
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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：人間とロボットの相互誘導を生み出す接触支援技術を開発する。２０２１年度は、ロボットからの働きかけを受けるなどの能受動的接触イベントが発生した際に、人間がとると予測されるその後の展開（行動）と実際の結果との合致または乖離が人間にもたらす心理的影響について調査を行う。
(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、筋力や神経系の疾患の有無などの運動能力、視線や頭部の向きなどと統合した行動の予測を行う。２０２１年度は、身体各部位の動作を時系列的に解析し洞察に適した動作パターンの抽出を試みる。また、抽出した動作パターンを、刹那的な心理状態に依存するもの、個々人の特性に依存するもの、人間に共通するものなどに分類することを試みる。
(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。２０２１年度は、教師データのばらつきを評価して学習を安定化させるアルゴリズムの実装と評価を行う。さらに、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、人間の動作モデルパラメータ学習とそれに適したロボットの動作パラメータを学習するアルゴリズムの開発を本格化する。
(Ｄ)システム統合と統合実証実験：Ｂで開発する人間の観測・洞察モデルをベースに行動決定を行い、Ａで開発した接触をはじめとする働きかけを行う。そして、ロボットと人間それぞれの反応行動が得られた状態においてその都度、評価を行いモデルの修正を行っていく。２０２１年度は、これまでと同様に、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、その特徴抽出作業を継続する。ロボット動作の評価を、効率・安全面だけでなく、社会受容性の観点から実施する。
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