| 研究課題/領域番号 |
21H03479
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
牧野 泰才 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (00518714)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 行動予測 / ヒューマンロボットインタラクション / バーチャルリアリティ |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，機械による人の動作予測を活用し，特に人とロボットとが共存する環境において，人がロボットの動作を予測しやすくするための技術を開発することを目的としている．具体的な課題としては，１）人の動作の予測における限界を知ること，２）人が他者の動作を予測するときに本質的な動作がどこにあるかを知ること，３）ロボットに人の動作予測機能を実装したときにどの程度それを活用できるかを確認すること，である．最終的には，これらの知見を統合して４）人が予測しやすい身体性をロボットに実装し，人とロボットとが直感的に共存できる移動空間を実現することを目指す．
初年度である本年度は主に，１）について人の動作予測の限界を検証する研究を行った．完全な静止状態から手足を動かし始める際に，どのような動作で予備動作が生じるかを明らかにし，動き出し時に重心を移動させる必要のある動作については予測が可能であることを明らかにした．本成果は計測自動制御学会SI部門講演会において優秀講演賞を受賞した．また，スポーツでの応用も想定し，サイドステップで切り返しを行った際の予測誤差についての詳細な検討も行った．予測システムの原理上，最大の誤差が生じる瞬間を明らかにした．
２）については，VR環境下で人の動作特徴を強調表示して提示するシステムを実装し，それを人が見た際にどの要素が予測の可否に影響を与えるかを評価できる環境を構築した．
３）について，ロボットに人の動作予測機能を搭載した場合の評価として，本年度は避ける動作ではなく，逆に人に適切に追従するロボットの実装を行った．ロボットに深度センサを搭載した際に，ロボットからの相対的な身体情報のみを利用した際の0.5秒後の予測精度を評価し，人の追従において骨格情報を利用した人の動作予測が有効であることを確認した．
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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
本年度は，初年度ということで，人の動作予測についての基礎的な検討を行った．完全に静止した状態から動き出す際に，予測をしたい部位以外の身体部位が，どのような条件で動き出すかを明らかにし，重心移動を伴うような全身性の運動において予測が可能であることを確認した．本成果は計測自動制御学会SI部門講演会の優秀講演賞も受賞し，十分な成果が得られていると考えている．それ以外にも，サイドステップ時の急な切り返し動作において，予測誤差の要因を整理し，原理上避けられない誤差と，学習器の性能に依存する誤差の影響を評価した．現状では，原理上避けられない誤差の方が大きく，学習器は十分な性能で動作していることを確認した．
人の動作予測をロボットの動作制御に応用するための基礎検討も行い，人を前方から追従するロボットを実現した．前方から追従する場合，特に人が転回するときにロボットは人よりも長い距離を移動する必要があるため，予測情報を利用できることが有効に働く．そのことをシミュレーションで明らかにし，実機でも有効に動作すること，すなわち，このような追従に必要なリアルタイム性を維持したまま追従できることを確認した．
一方，人が歩行時にすれ違うことを想定し，対面する相手がこれからどちらに進むかを予測するときに，どの身体情報が本質的に重要であるかを明らかにするための実験環境の整備を行った．人の歩行動作を記録し，その情報をもとに適切に自由度を落としたCG映像を人に見せ，どのような条件で予測が可能になるかを検証できる環境を実現した．
また，これを開発している際に，イヤリングのような人の身体動作に伴って動くアクセサリの挙動を見せることで，人の動作予測がしやすくなるのではないかという新しいアイディアが生まれ，それについても実装し検証する環境を整えた．実際の検証については2022年度に行う予定である．
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| 今後の研究の推進方策 |
昨年度までの成果により，完全に静止した状態からの動き出しや，歩行動作など，本課題で主に対象にしたい人の動作予測についての基礎的な検討は，おおよそ完了したと考えている．本年度は，以下の三点について重点的に検証していく．
A）人が他者の歩行動作を予測するとき，重視している情報は何かを明らかにする：人の歩行動作の骨格情報から，いくつかの自由度を制限したアバターを生成し，それらを見たときにどの情報があれば人は動作予測ができ，どの情報が削られたときに予測ができなくなるかを検証する．これは，実際のロボットに付与する「動作予測のための身体性」のために必要な自由度を決定するためのものである．最終的にはロボットでの実装を想定するが，自由にパラメータを調整できるという観点から，VR環境での実装，検証を行う．
B)ロボットの動作を象徴する装飾品の検討：女性のポニーテールにした髪やイヤリングなど，身体動作に伴って動く装飾品により，動作主の動作予測がサポートされる可能性がある．ロボットがその行動を人に理解しやすい形で表出させるときに，このような装飾品の活用が出来るのではないかという点に新たに気づいた．A)の課題と同様に，VR環境内でそのような装飾品の挙動がロボットの動作予測にどう影響するかを評価し，実機での検証を行う．
C)不自然な動作としての意図的な転倒の動作解析：これまでに，自然な転倒動作について，脚に外乱が加わった瞬間のフレームから転倒の予測が可能であることが確認されている．一方，似たような動作で，意図的に自身の意志で転倒動作を行う場合，脚に外乱が与えられたときとは異なる挙動を示すことが確認されている．これを詳細に検証し，自然な動作と意図的な不自然な動作との違いを，予測可能性の観点を交えて検証する．これも最終的にはロボットの自然な動作生成に寄与する基礎的な知見として活用する．
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