| 研究概要 |
当研究は, 人・ロボット協調について, 「両者の間の動作リズム同期が円滑化に貢献するという仮説を立て, その実証を行おうとするものである. 平成25年度は, 研究計画書に記載した, 人の動作リズム抽出法をリアルタイムに動作可能とするアルゴリズムの開発を主に行った. 開発したアルゴリズムは, 自己相関係数最大化のアプローチによって人の任意動作リズムの周期を認識する手法について, 逐次処理可能とする工夫を施し, 線形代数の高速演算ライブラリであるBLASを用いて高速化した. 実際に作成したアルゴリズムを用いて, 人の指揮動作の周期認識実験を行ったところ, 44 [Hz]の固定周波数で計測された6次元2000行の時系列データから0.1～10 [Hz]の間の周期を連続して認識する計算を, 2.4GHz Core2 Duoのマシン上で, 平均1.54 [ms]で計算可能であった. これは, センサの計測時間に対しても十分高速であり, 当初の目的が達成されたものと考える. この成果について, 国内学会で口頭発表を行った.
また, 研究を実施している産業技術総合研究所と研究代表者の所属先である筑波大学において, 人間工学実験の倫理審査の承認を受け, 開発したアルゴリズムを用いた被験者実験を行う準備を整えた.
また, 昨年度までに行っていた, 「人とロボットがリズミカルな協調作業をする際に, ロボット側が目標とするリズムを人に様々なモダリティを通して提示した場合の影響」と, 「簡易モーションキャプチャを用いて取得した人の全身姿勢を, 等身大ヒューマノイドロボットの全身姿勢に, 支持脚の同定を行いロボットの全身バランスを考慮しながら変換する手法」の2つについて, 査読付き雑誌論文への投稿を行った.
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は, 平成24年度に開発した等身大ヒューマノイドロボットの全身モーションを作成するシステムにおいて作成したロボットのモーションを, 平成25年度に開発した人の動作リズム抽出法をリアルタイムに行うアルゴリズムを用いて認識した人の動作リズムと同期して再生するシステムを作成し, 研究の大目標である人のマルチモーダルなリズムを用いた人・ロボット協調作業を実現し, 実現した協調作業について評価する.
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