[論文レビュー] Intent expression using eye robot for mascot robot system

Yoichi Yamazaki, Fangyan Dong+6 more|ArXiv.org|Apr 10, 2009

Gaze Tracking and Assistive Technology参考文献 4被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、マスコットロボットシステムにおけるアイロボットを用いた意図表現システムを提案する。このシステムは、目の動きを通じて情報の重要性や確実性を伝える。目の動きを喜び・覚醒の空間モデルにマッピングし、ファジィ推論を適用することで、認知状態を反映した動的な目の行動を調整し、家庭環境における人間-ロボットインタラクションを向上させる。

ABSTRACT

An intent expression system using eye robots is proposed for a mascot robot system from a viewpoint of humatronics. The eye robot aims at providing a basic interface method for an information terminal robot system. To achieve better understanding of the displayed information, the importance and the degree of certainty of the information should be communicated along with the main content. The proposed intent expression system aims at conveying this additional information using the eye robot system. Eye motions are represented as the states in a pleasure-arousal space model. Changes in the model state are calculated by fuzzy inference according to the importance and degree of certainty of the displayed information. These changes influence the arousal-sleep coordinates in the space that corresponds to levels of liveliness during communication. The eye robot provides a basic interface for the mascot robot system that is easy to be understood as an information terminal for home environments in a humatronics society.

研究の動機と目的

• 家庭環境におけるマスコットロボットのための自然で直感的なインターフェースの開発。
• 言語的でない手がかりを通じて、情報の内容に加え、その重要性や確実性を伝えること。
• 感情的・認知的コミュニケーションの強化により、ヒューマトロニクス（人間中心のロボティクス）を支援すること。
• アイロボットの動きを通信チャネルとして用いることで、低コストで効果的な情報端末ロボット用インターフェースの構築。

提案手法

• 喜び・覚醒の空間モデルを用いて、目の動きの状態を感情的・認知的状態にマッピングする。
• 情報の重要性と確実性の度合いという入力パラメータに基づき、目の動きの変化をファジィ推論で計算する。
• 得られた状態変化を覚醒度と睡眠度にマッピングし、目の動きの活発さを制御する。
• マスコットロボットシステムのリアルタイムインターフェースとしてアイロボットを統合し、内部の認知状態を反映させる。
• 情報属性と目の行動との間で動的なマッピングを定義し、意図表現をシミュレートする。
• 実ロボットプラットフォームにシステムを実装し、人間-ロボットインタラクションにおける使いやすさと知覚的明瞭性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 目の動きは、ロボットインターフェースにおいて、情報の重要性や確実性を効果的に伝えることができるか？
• RQ2 人間-ロボットインタラクションにおいて、目の動きを認知的・感情的状態にマッピングするのに最も適した知覚モデルは何か？
• RQ3 ファジィ推論は、抽象的な情報属性を観察可能な目の行動に効果的に変換できるか？
• RQ4 動的な目の動きは、マスコットロボットシステムにおけるユーザーの理解と関与をどのように向上させるか？
• RQ5 シンプルなアイロボットは、家庭環境における情報端末ロボットの有効なインターフェースとしてどの程度の効果を示せるか？

主な発見

• アイロボットは動的な目の動きを通じて、情報の重要性や確実性を効果的に伝えることができ、ユーザーがロボットの内部状態をよりよく認識するようになった。
• ファジィ推論により、入力パラメータに基づいた滑らかで人間らしい目の動きの遷移が実現され、表現の自然さが向上した。
• 喜び・覚醒の空間モデルは、認知状態を目の動きに効果的にマッピングでき、ユーザーによる直感的な解釈を支援した。
• 本システムは、ヒューマトロニクスの応用分野における、低コストで効果的な家庭用マスコットロボット用インターフェースとしての実現可能性を示した。
• 情報属性を反映する同期的な視覚的シグナルのおかげで、ユーザーがロボットの意図をよりよく理解するようになった。
• 実ロボットシステムへの実装により、意図表現メカニズムの実用性と応答性が確認された。