[論文レビュー] A Systematic Literature Review of Experiments in Socially Assistive Robotics using Humanoid Robots

Floris Erich, Masakazu Hirokawa+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2017

Social Robot Interaction and HRI参考文献 23被引用数 10

ひとこと要約

本研究では、行動ベースロボティクスの枠組みを用いて、人間型ロボットの社会的支援ロボティクス（SAR）に関する16件の研究を体系的文献レビューした。主な貢献は、初心者開発者を支援するためのドメイン固有のTDM（目的-動機-手段）アーキテクチャを用いた、SARにおけるソフトウェア製品ライン設計のための概念的フレームワークとデータ駆動型の知見である。

ABSTRACT

We perform a Systematic Literature Review to discover how Humanoid robots are being applied in Socially Assistive Robotics experiments. Our search returned 24 papers, from which 16 were included for closer analysis. To do this analysis we used a conceptual framework inspired by Behavior-based Robotics. We were interested in finding out which robot was used (most use the robot NAO), what the goals of the application were (teaching, assisting, playing, instructing), how the robot was controlled (manually in most of the experiments), what kind of behaviors the robot exhibited (reacting to touch, pointing at body parts, singing a song, dancing, among others), what kind of actuators the robot used (always motors, sometimes speakers, hardly ever any other type of actuator) and what kind of sensors the robot used (in many studies the robot did not use any sensors at all, in others the robot frequently used camera and/or microphone). The results of this study can be used for designing software frameworks targeting Humanoid Socially Assistive Robotics, especially in the context of Software Product Line Engineering projects.

研究の動機と目的

• 実世界の社会的支援ロボティクス（SAR）における人間型ロボットの応用を、実証的研究を用いて同定および分析すること。
• 特にロボットの自律性、行動、相互作用メカニズムに注目して、SARシステムの設計および制御パターンを理解すること。
• ソフトウェア製品ライン工学（SPLE）の原則を用いて、SARのドメイン固有のソフトウェアフレームワークの開発を支援すること。
• 再利用可能な行動ビルディングブロックと適切なグラフィカルプログラミング表記法の特定を通じて、初心者開発者を支援すること。
• 今後の研究において、ログ記録された実験データから行動スクリプトをプロセスマイニング技術を用いて抽出する可能性を評価すること。

提案手法

• Web of Scienceを用いた体系的文献レビュー（SLR）を実施し、複合検索文字列として「(social or socially) and assistive and (robots or robotics) and humanoid」を用いた。
• 含む／除外基準を適用：実験的実装を伴う人間被験者を対象とした一次研究のみを含み、理論的またはレビュー論文は除外した。
• 行動ベースロボティクスにインspiredされた概念的フレームワークを用い、6つの次元（ロボットタイプ、応用目的、制御方法、示された行動、センサー、アクチュエータ）を分析した。
• ロボットおよび被験者の自律性に基づき、制御方法を3段階に分類：手動、ミックス、自律。
• フレームワークを用いて16件の論文からデータを抽出し、二重レビュアーによる検証を実施して信頼性を確保した。
• 初心者プログラマー向けのグラフィカルインターフェース支援を重視した、SAR向けのドメイン固有のTDM（目的-動機-手段）アーキテクチャを提案した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 社会的支援ロボティクスの実験で最も一般的に使用されている人間型ロボットはどれか？
• RQ2 人間型ロボットを用いたSARアプリケーションの主な目的は何か（例：教育、指導、遊び、支援）？
• RQ3 これらのロボットはどのように制御されているか（手動、半自律的、完全自律的）？ これはシステム設計にどのような意味を持つのか？
• RQ4 人間型SARロボットが示す行動の種類は何か？ そして、それらはどのようにトリガーされるのか？
• RQ5 現在のSAR実験で最も一般的なセンサーおよびアクチュエータの構成は何か？

主な発見

• レビューされた研究において、NAOロボットが最も広く使用されており、そのプログラミングインターフェースのアクセスしやすさと子供サイズの形状が理由である。
• 大多数の実験で手動またはミックス制御（ウィザード・オブ・オズの設定）が用いられており、完全自律システムの導入は限定的であることが示された。
• 一般的なロボット行動には、タッチへの反応、体の部位を指差すこと、歌うこと、ダンスをすることなどがあり、単純な知覚入力によってトリガーされることが多かった。
• モーターが主なアクチュエータであり、多くの研究でスピーカーが使用されたが、LEDなどの他のアクチュエータはほとんど報告されていなかった。
• センサーの欠落が多くの研究で見られた—多くのロボットはセンサーを搭載していなかったが、使用されている場合でもカメラとマイクが最も一般的であった。
• 本レビューでは、特に初心者開発者向けにグラフィカルプログラミングと再利用可能な行動コンポーネントを支援するドメイン固有のソフトウェアフレームワークの強力なニーズが明らかになった。