研究課題
本研究は，ユーザとペット型ロボットとの接触情報（時系列かつ多次元的力学情報を有する）を主として，ユーザの感情推定を行うことを目的とする。人間がある動作の没入状態時に感情の一部を動作に反映させる事実を用い，シンパシーを与えるペット型ロボットを用いる。ロボットに装備された曲面状マトリクス型圧力センサからの多次元接触情報を得て，これを用いた感情推定に関するマッピング法の確立を目指す。また，マッピング情報のクラスタリングを図り，接触情報と感情推定との関係を明らかにしたデータベース化を図るものである。本研究で開発されたペット型ロボットは，その表面に装着したセンサより人の接触状態を圧力の時系列データとして取得できる。このセンサは曲げセンサおよび非接触容量センサをマトリクス上に複合配置したものである。まず，このセンサデータを主観的に分類し，触行動を分類することを試み，センサの有効性を確認した。つぎに，これらの時系列かつ多次元データをクラスタリングおよびマッピングする手法として，画像データに対する人の感情データの分類およびマッピング法を検討し，自己組織化（SOM)手法が有効であることを見出した。これらの手法を応用して，人がペット型ロボットに接触したデータに対してパーセプトロンおよびSOMによるデータマッピングを適用し，人が実際に接触した実験データを用いて，叩く，押す，撫でる，震わせるなどの接触情報の区別，および，これら相互の遷移状態から人の感情推定法を見いだすことができた。判別結果は２次元マップ上に表示され，曖昧な人の触行動も反映されることが確認できた。
24年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2013 2012
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (4件)
International Journal of Computer Applications in Engineering Sciences
巻: volume 2, issue 3 ページ: 221-227
巻: volume 2, issue 3 ページ: 228-233
