2021 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：人間とロボットの相互誘導を生み出す接触支援技術として、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な影響について調査を行った。
(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、筋力や神経系の疾患の有無などの運動能力を、さらに、視線や頭部の向きなどと統合して行動の予測を行う手法について検討した。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行った。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ができた。
(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した。２０２０年度の内容を発展させ、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った。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行った。
(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統合実験を実施し、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行った。２０２０年度と同様に、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して実施した。ロボットと人間それぞれの反応行動が得られた状態から、評価を行いモデルの修正を適宜行った。
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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、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行動が抽出できた。また、行動の予測と実際の結果の乖離がもたらす心理的影響についても分析できたことから、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：これまでに得られた成果・知見を深化させ、ロボットの動作決定に必要な人間の「行動レベル」での予測・理解を行うためのモデルを開発することができた。また、心理面の理解についても検討を進めることができた。一方で、人間の観測・洞察結果があいまいな場合は、能動的な働きかけに基づく情報取得が効果的にな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：昨年度の継続研究として、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フレームワークのブラッシュアップを行うことができた。強化学習等のフレームワークを応用して、人間とロボットのインタラクションから、ロボットの行動変容を促す適応技術を構築できた点は大きな成果となった。
(Ｄ)システム統合と統合実証実験：２０２１年度は、人間-ロボット実験から開発した各機能モジュールを統合し、システム全体の有用性を確認した。人混みでの自律移動実験では、当該環境にいる人の観察・洞察を行い、それに伴ってロボットの行動を変化させることで、より社会受容性の高い「場に合わせた」行動をとれることが明らかになった。予測と実際の乖離度合いや頻度に応じたロボットの動作変化の方法について更なる調査が必要となることが明らかになった。
以上より、当初の計画以上に進展しているといえる。
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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：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。ロボットの身体の特徴や機能が、ロボットからの働きかけを受けた際に人間が受ける印象にもたらす心理的影響について調査を行う。例えば柔らかいロボットが自身の身体に外力を作用させてきた場面と、硬いロボットが自身の身体に外力を作用させてきた場面とで人間が受ける印象の変化を調査する。
(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：ロボットとのインタラクション場面における人間の振る舞いから、対象物に対する興味、不安、恐怖などの心理状態を予測する手法の構築を試みる。脳血流計を用いた脳活動の計測と、IMUを用いた身体各部位の動作の計測を同時に行い、それらを時系列的に解析することで洞察に適した動作パターンの抽出を試みる。
(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。実作業データから得られた内界・外界情報を効果的に記憶するデータベース化技術を構築し、そのデータベースと新しく得られた経験から、ロボットの動作パラメータの調整を行うアルゴリズムを開発する。体験の強度と頻度をパラメータとした動作学習の安定化手法について検討し、実機ロボットに実装し評価を行う。
(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。2021年度の成果を踏まえ、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、各種アルゴリズムの検証を実施する。これまでに、効率・安全面に関しては十分な評価が得られたため、長期的インタラクション実験に基づく社会受容性について主に評価する。
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