[論文レビュー] A multilayer reactive system for robots interacting with children with autism

Pablo Gómez Esteban, Hoang-Long Cao+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 13, 2016

Autism Spectrum Disorder Research参考文献 17被引用数 11

ひとこと要約

本論文では、自閉症を示す乳幼児を対象とした療法におけるロボットのためのマルチレイヤー反応型システムを提示する。このシステムは、転倒回復、社会的反応、まばたき、会話用ジェスチャーのための設定可能なレイヤーを備え、リアルタイムで自然な反応を可能にすることで、自己決定性と受容性を向上させる。プラットフォームに依存しない、行動設定可能なモジュールを統合することで、療法用ロボットにおける監督付き自律性を実現する。

ABSTRACT

There is a lack of autonomy on traditional Robot-Assisted Therapy systems interacting with children with autism. To overcome this limitation a supervised autonomous robot controller is being built. In this paper we present a multilayer reactive system within such controller. The goal of this Reactive system is to allow the robot to appropriately react to the child's behavior creating the illusion of being alive.

研究の動機と目的

• 既存のロボット支援療法（RAT）システムにおいて、しばしば「ウィザード・オブ・オズ」パラダイムに依存する点を是正する。
• 治療士の作業負荷を軽減し、長期的な療法利用を可能にする監督付き自律制御器を開発する。
• リアルタイムで行動駆動の反応を行うことで、ロボットの自覚的で生き生きとした振るまいと社会的受容性を向上させる反応型システムを構築する。
• 多様なロボットプラットフォーム（Nao、Pepper、Romeoなど）への展開を可能にするために、モジュラリティとプラットフォーム独立性を確保する。
• 治療士が個々の子供のニーズに応じて、ネガティブな反応を無効化するなど、反応行動をカスタマイズ可能にする。

提案手法

• 転倒反応、社会的反応、まぶたの瞬き、会話用ジェスチャーの4つのコアレイヤーを備えたマルチレイヤー反応アーキテクチャを実装する。
• 感覚入力とリアルタイムでのバランスモニタリングを用いて、転倒時に損傷回避ポーズを発動させ、他のすべての行動を一時停止する。
• Fordらの瞬きモデルをコミュニケーション行動に適合させ、顔の表情や視線の移動に基づく確率的瞬きを実装する。
• 会話中の自然なジェスチャーを補完する目的で、Kendonの「オープンハンド・サイン」ジェスチャー群を適用する。
• ロボットの形状に応じたモーター命令に反応出力をマッピングする、プラットフォームに依存しないアクチュエータレイヤーを設計する。
• 治療士がGUIを通じて個々のレイヤーのオン/オフを切り替えられるようにし、個別化された療法セッションを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 反応型システムは、自閉症を示す乳幼児を対象とした療法ロボットの自覚的で生き生きとした振るまいと社会的受容性をどのように向上させ得るか？
• RQ2 完全な意思決定計画なしに、マルチレイヤー反応型アーキテクチャがリアルタイムで文脈に即応した反応をどの程度サポートできるか？
• RQ3 反応行動をモジュラー化し、個々の子供に応じて設定可能にすることで、過剰な刺激やネガティブな反応を回避できるか？
• RQ4 プラットフォームに依存しない反応型システムは、多様なヒューマノイドロボットを対象とした療法現場で実際に効果的に展開可能か？
• RQ5 瞬きやジェスチャーといった非言語的サインは、自閉症療法における人間-ロボットインタラクションをどのように向上させるか？

主な発見

• マルチレイヤー反応型システムは、子供の行動に即応したリアルタイムで文脈に即した反応を可能にすることで、ロボットに生命の錯覚を生み出すことに成功した。
• 転倒反応レイヤーは、進行中の行動を効果的に一時停止させ、バランスを失った際の損傷回避ポーズを発動させ、ハードウェアのリスクを最小限に抑えた。
• コミュニケーション行動に基づく確率的トリガーを備えた改変済み瞬きモデルは、自然さと認識された関与度を向上させた。
• オープンハンド・サインファミリーに由来する会話ジェスチャーは、ロボットと子供の間の会話理解と社会的絆を強化した。
• 治療士によるレイヤーのオン/オフ切り替え機能により、個別化された療法セッションが可能となり、臨床的な柔軟性と安全性が確保された。
• プラットフォームに依存しない設計のおかげで、Nao、Pepper、Romeoなど複数のロボットプラットフォームへの展開が可能であり、スケーラビリティが裏付けられた。