| 研究課題/領域番号 |
16K21442
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| 研究機関 | 産業技術大学院大学 |
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研究代表者 |
渡邊 紀文 産業技術大学院大学, 産業技術研究科, 助教 (30534721)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 集団行動分析 / 意図推定 / 意思決定過程 / ドローン / 視線分析 / パターンタスク / ロボカップ |
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| 研究実績の概要 |
平成28年度に作成した協調パターンタスクの実験を行い，集団で共通の目的で行動している際の他者の意図推定の深さ，他者への意図の伝達タイミング，意図推定の対象とすべき他者の選択について分析をした．その結果本実験では意図推定の深さは1から2段階で，特に課題中の序盤や終盤での意図の違いによって目標パターンへの到達の深度が変化するという結果を得た．また最適なステップで目標に到達する行動を参加者が行うことで，意図の誤推定を防止することが示唆された．本研究結果に基づいた意図推定のモデルを国内学会発表および学術論文として発表した．
次に協調パターンを被験者に提示することでどのように行動が変化するのかを分析する共有概念獲得実験を行った．具体的には被験者に視線データを獲得可能なヘッドマウントディスプレイFOVEを装着し，サッカーバス行動シーンでの選手の視線行動を呈示したときの被験者の視線の変化を分析した．実験より周囲の選手の行動を確認してパスの行動選択を決定する際に，選手の視線行動を呈示する前と比較し呈示後は視線行動の分散が明確に減少し，被験者が協調パターンを獲得したことを確認した．本研究結果を国内学会にて発表した．
また本年度は集団行動で意図の共有及び調整を行っている状況での各個人の視線行動を分析し，その意志決定過程を明らかにした．具体的にはサッカープレイ中の選手の頭部の動きを，頭上に配置した無人航空機（ドローン）を利用して計測し，選手同士が注意を向け意図を共有するタイミング，またボールに対して共同注視を行うタイミングなどを分析し，その結果から他者の行動をどのタイミングで推定しているのかを明らかにした．更に本結果に基づいてパス行動を探索するエージェントモデルを作成し，ロボカップサッカーシミュレーション2Dリーグのシミュレータを用いてその行動を評価した．本研究成果を国内学会にて発表した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
平成29年度の研究計画である，「サッカーの集団行動時の視線データからの行動決定タイミング」に対し，無人航空機（ドローン）を用いてサッカープレイ中の選手の頭部の動きを計測し，選手同士が注意を向け意図推定を行うタイミング，またボールに対して共同注視を行うタイミングなどを分析し，他者の行動を推定するタイミングを明らかにした．近年人の頭部方向から視線や注意の方向を近似できることが示唆されており，本研究成果によりサッカー集団行動時の視線データによる行動決定タイミングの分析手法の確立および分析結果が得られたと考えられる．今後は分析対象を拡大し，様々なパス行動およびパス行動以外の対象についても分析を進める．
次に「マルチエージェント環境による意思決定モデルの構築」に対して，人間の行動決定タイミングに基づいてパス行動を探索するエージェントモデルを作成し，ロボカップサッカーシミュレーション2Dリーグに実装してエージェントが協調してパスを出す回数およびパスの成功率，またそれによる行動時の負荷について評価した．一方協調パターンタスクで明らかにした意図推定の深さおよび意図を推定する他者の選択については未実装であるため，30年度にそれらを実装したシミュレーションを行う．
「人を対象とした集団の概念獲得実験」については，ヘッドマウントディスプレイ「FOVE」を用いて被験者に選手の一人称視点での視線行動を呈示し，周囲の選手の行動を確認してパスの行動選択を決定するときの視線の分散が減少し，協調パターンを獲得したことを確認した．今後は他者の視線行動に基づいて行動を変化させるエージェントモデルを利用し，被験者の行動とのインタラクティブな実験による共有概念の獲得について明らかにする．また歩行型VRデバイスを利用し，視線以外の行動の変化についても分析をする．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度は，人間の行動決定タイミングに基づいてパス行動を探索し，更にその行動を決定するための意図推定の深さ，また意図を推定する他者の選択数をパラメータとしたエージェントモデルを複数用意し，それらをロボカップサッカーシミュレーション2Dリーグに実装することでその行動を評価する．これによりロボカップサッカーシミュレーションにおいて最もパスの成功率および得点率が高く，更に行動の負荷（スタミナ）の値が低いパラメータを明らかにして，エージェントの強化を行う．更に人を対象とした実験を行う際に，エージェントが被験者の行動からその意図を推定し，共通した目標を獲得可能となるモデルを設計する．
次に集団の共有概念獲得実験については，29年度に実験をしたパス行動以外のシーンを含めた協調行動タスクを実施し，ヘッドマウントディスプレイ「FOVE」更に歩行用VRデバイスを用いて被験者の行動を分析して，協調行動の獲得について評価する．更に被験者の視線行動に基づいて行動を変化させるエージェントモデルを利用し，被験者がエージェントの意図を推定することで行動が変容するか，またエージェントが被験者の意図を推定することができるのかについて評価する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
サッカー選手行動をHMDにて呈示した際の被験者の足の動きを計測し，その結果を仮想環境に反映するために歩行型バーチャルリアリティデバイスVirtuix社製「Omni」を購入する予定であったが，昨年度はアメリカ国内でのみ販売されており日本国内では購入することができなかった．国内での販売開始の確認，また他の歩行型デバイスの検討を含めて．予算の一部を次年度へ繰り越すこととした．
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