| 研究課題/領域番号 |
17J40236
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
阿部 香澄 電気通信大学, 人工知能先端研究センター, 特別研究員(RPD) (50800249)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-26 – 2021-03-31
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| キーワード | ヒューマンロボットインタラクション / 子ども / 遊び戦略 / 保育ロボティクス / パーソナリティ / 育児支援 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、離れた場所から子どもと遊べるテレ保育ロボットを介して、遊びの経験や技量に依らずに誰でも子どもとの遊びを成立するための、遊び成立支援システムの実現である。子どもとの遊び成立の困難さは、振る舞いに基づく子どもの状態の推定や、その結果を受けての効果的遊び選定にある。これらの知識を体系化し、効果的な遊び戦略を子どもと遊ぶ操作者に提示するシステムの実現を目指す。
当該年度は、昨年度収集したインタラクションデータを用いて、遊び推定モデルの作成とデータ追加実験の実施、ロボット搭載単眼カメラのみを用いたパーソナリティ推定手法の確立を行った。まず、昨年度に収集した約30件の対子どもロボットインタラクションデータを用いて、子どもへの効果的な遊び戦略を分析し、気質別に子どもの親近感を向上させる効果的な遊び動作を明らかにして、それを算出する遊び推定モデルを作成した。また時系列の遊び戦略提案の実現を試みるためHidden Semi-Markov Model Strategy Modelを提案し、時系列での保育者行動の傾向を分析して、子どもの興味に応じた基本戦略に従った行動傾向があることを明らかにした。しかし、一部のパーソナリティのデータ数には偏りがあり、信頼性のある、効果的な時系列戦略を得るにはデータが不十分であったため、追加実験を実施して15件のデータ収集を完了した。最後に、遊び支援システムの入力部となる、対ロボットインタラクション中の振る舞いからの子どものパーソナリティ推定を、ロボット内部の単眼カメラ映像のみを用いて分類精度8割で実現した。これにより測定場所を制限されずに子どもの自然なインタラクションデータを取れる外部センサによらない推定手法を確立した。
これらの成果は、論文誌1件、国際学会1件、国内学会4件で発表した。また、2件の取材に対応し、研究成果を積極的に社会発信した。
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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
当該年度は、研究をおおむね予定通り進展させた。具体的には、子どもの気質別に親近感を向上させる遊び動作を推定するモデルを作成した上に、さらに時系列の保育者遊び戦略のモデル化を試み、データ追加実験を実施して15件のデータ収集を完了した。乳幼児の振る舞いからのパーソナリティに関しても、年々推定手法を向上させ、当該年度では外部センサに依らず、ロボット内部の単眼カメラ映像のみを用いた気質推定を実現した。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は、遊び支援システムの実装とその評価を計画通り行う。
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