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人とロボットのストレスフリーなインタラクションを実現するためには、周囲の物体や人との関係に基づき、人の動きを認識、予測する必要がある。移動する人や椅子、移動しないテーブルや棚など、物体の移動属性情報を付加したセマンティックマップを構築し、事前地図とセンサ情報の対応付けの重要度を物体の移動属性に基づき変えることで、環境の変化に対しても自己位置を見失いにくい手法を提案した。また、歩行者の動きを予測するために、取得した両脚の位置、速度および歩行位相から、人の姿勢角を推定する手法を提案した。さらに、ロボットが人に接近する際の心理的な影響を視覚、聴覚に着目して評価し、心理的空間モデルを設計した。
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