篠澤 一彦

本論文では,人とロボットとの多様な触覚インタラクションを実現するため,人の「強くたたく」「軽くたたく」「ひっかく」「なでる」「くすぐる」の5種類の触行動を実時間で識別する手法を提案する.時間・空間分解能が高い圧力分布センサを用い,実時間性を重視した識別特徴量として,センサにかかる総和圧力,加圧面積のピーク値,及びこれらの時間変化量の4次元特徴量を定義し,k近隣法を用いる.識別実験の結果,5クラス平均識別率67.2%を得た.一方,5クラスの特徴分布は,個人間で大きく重なりがあるため,特定の個人に対する識別率の向上が困難であることがわかった.この問題を解決するため,個人によらず識別率の高い「強くたたく」を,その直前に取られた触行動が誤りであることを示す負の強化信号として用いることにより,識別を個人に適応させる手法を提案する.シミュレーション実験により,識別率が96.8%まで向上することを示す.

本論文では, 自律移動ロボット用対話システムSpondiaについて述べる.一般的に, ロボットとの対話では, ユーザが, タスクを実行するための命令を与えることが多い.一方, 人間との自然なインタラクションを目標とする対話システムでは, 命令の実行だけでなく, 呼びかけ的な発話に対応する能力が望まれる.しかし, 呼びかけ的発話には, 行動と無関係な表現が多く, 発話に対する行動を生成しようにも, 行動命令として直に反映できないといった問題がある.そこで, Spondiaでは, 呼びかけ的発話と行動を結び付ける自発的注意機構を提案する.自発的注意機構は, 発話からの行動生成が, あらかじめ用意された制約だけに依存しないように非線形ネットワークで構成されている.結果, 生成される注意は, 発話による制約の方向に引き込まれる一方で, 一つの方向にとどまらない挙動を示す, 自発的注意機構を介した発話と行動の結び付けによって, Spondiaは, 呼びかけ的発話と行動の関係を多用にし, 命令形式とは違った人間とロボットの対話を可能にする.また, 本論文では, 自発的注意機構の挙動をいくつかの状況で調べ, 特性について評価する.