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本年度は以下の研究を行った：
（ａ）人の付き添い行動の計測とアウェアネスモデルの構築と評価：前年度に開発した付き添い行動計測システムを用いて，学外の施設で実際の付き添い行動を計測し，多様な状況下で高信頼に計測できることを検証した．さらに，HCRF（隠れ条件付き確率場）に基づくアウェアネス推定の実験を行い，オンラインでの識別が行えることを検証するとともに，多様な状況への拡張について検討した．
（ｂ）人の状態推定のための各種状態量の測定手法の開発：人の状態やアウェアネスをよりよく推定するための手法として，多様な照明条件下での顔発見・認識手法，顔向きの推定手法，体の向きの推定手法を開発し，従来手法より精度が向上することを実験的に検証した．
（ｃ）案内行動のための行動生成手法の開発：付き添いの一環としてロボットが人を誘導する状況において，ロボットが人のアウェアネスを失わず，また安全に移動するための行動を，Social Force Modelと強化学習の組み合わせで獲得する手法を開発し，シミュレーションと実験で検証を行った．
（ｄ）付き添い行動の評価：歩行と休憩（着席）の2状態からなる人の振る舞いに対し，休憩時の周囲の物体や他人の配置が異なる複数の場合について，適応的な付き添い行動の実験を行った．ユーザ評価の結果，ロボットの振る舞いが，単に追従を行う場合に比べて，よりユーザや周囲環境に配慮したものであるということが示された．
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