HRIにおける 言語／非言語コミュニケーション比率の検討 〜WIP中間発表〜 状況を考える 環境情報学部2年 B2 飯野朝美 asami 環境情報学部2年 B1 久慈悠夏 haruka 環境情報学部2年 B1 市川翠 midori 　　　　 親：高汐一紀

目次 1.背景と目的 2.複数台のロボットとのインタラクション 3.システム 4.「共感する」ロボット 5.苦労した点 6.反省点・改善点 7.今後取り組む問題 8.調査方法 9.参考論文・資料 10.まとめ

1.背景と目的 ⬇ 【現状】 ロボットは私たちの生活に浸透しきっていない “sociableなロボット”とは？ 　　　　　　　　⬇ ロボットがとけ込む社会を目指す ロボットが数的優位にある場合の 人とのコミュニケーションを実現する

2.複数台のロボットとの インタラクション ロボット２台（Naoとpepperを使用） 【通信】 人間１人 のインタラクション 　 人間１人 のインタラクション 【通信】 pepper ⇔ Nao ネットワー ク上で繋げ る

3.システム ・Choregrapheを用いてプログラム -- Aldebaran社 (Naoやpepperを製造している) -- ビジュアルプログラミングツール (使用言語：Python)

Choregraphe 情報がどう流れているのか、どこのプログラムが動いているのかがビジュアル化されている。 デモの実装での苦労話

Python

4.「共感する」ロボット ２種類のデモを用意 -- 共感・褒め ● 共感 sociableなロボットに必要とされているもの 　２種類のデモを用意 -- 共感・褒め　 ● 共感 sociableなロボットに必要とされているもの →「聞き上手」なロボット ● 褒め → 人型ロボットだと、より伝わるのでは… 共感 どのような仕草や台詞がよりsociableなロボットに必要とされているのか議論した。 結果、「聞き上手」なロボットを目指している。 褒め tablet端末アプリケーションの「褒めアプリ」というものを参考に。tabletではなく、 人型ロボットが同じようなことを行うことで、より伝わることがあるのではないか

4.「共感する」ロボット 共感デモ 落ち込んだ時、ロボットたちが共感し励ます → pepper：人の落ち込みを音声で認識 ⇒ pepper−Nao間のネット上での信号の送受信 → pepperとNaoの協調による励まし pepperとNaoが”協調して”励ます動作を行っているを追加

4.「共感する」ロボット 褒めデモ 自信をなくした時、ロボットたちが元気付ける → pepper：人からのキーフレーズを音声認識 ⇒ pepper−Nao間のネット上での信号の送受信 → Naoがpepperに協調し間の手を入れる

動画 ◆ 共感するデモ http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~kaz/for_srobot/ORF2014_e-Interaction_I_720p.mov ◆ 褒めるデモ http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~kaz/for_srobot/ORF2014_e-Interaction_II_720p.mov

5.苦労した点 ▶Choregraphe − 使い方に慣れる − 使用中に何度も停止 ▶ロボットのプログラミング − 自然な動作の調整 − 聞きやすい言葉の探索 ▶ロボットとの通信 − ネット環境によるロボットへの接続 − 反応するタイミングの調整 − ネット上のロボット間の通信 ▶ロボット自体 − 関節のオーバーヒート 苦労した点

6.反省点・改善点 ・ロボットとの会話のあり方自体を考え直す -- “ロボットらしい振る舞い” -- “人に近づけすぎる”のは…？ 　-- “ロボットらしい振る舞い” 　-- “人に近づけすぎる”のは…？ →ロボットらしいコミュニケーションとは →人と同じ振る舞いをする ≠ 最善 pythonで動作間のつなぎを デモの体験者・被験者 実装のときに何を苦労したか、タイミングなど、接続の問題、

7.今後取り組む問題 ・会話：HRIの基本、言語＋非言語 ⇔ ORFの実装：言語に重点 ・コンテクスト毎に適した 言語／非言語の比率を検討 （ex.人を励ます・人と喜ぶ） ⇒特定の会話における振る舞いの目安となる ⇒目安を示すことでスムーズな研究につながる 最適→適した タイトル、状況によるはず 二人で楽しい話をしているときの言語と非言語のコミュニケーションでの割合 いくつかのシチュエーションを決めてそれぞれの比率を調べる この議論がまとまると何ができるのか 相手のコンテキストを理解したときにどのくらいの非言語を入れるのが良いか どのようなアンケートをとり、どのような調査をするかに主眼にする

8.調査方法 今回の注目点： 適したアンケートの取り方・調査内容＞＞具体的数値 調査方法： 複数の動作パターン →アンケート 調査環境： システム − Naoを使用 (Choregrapheを使用) 場所 − SFC構内 　 対象 − SFCの学生 アンケートを思わせる絵をのせる

8.調査方法 ＊ジェスチャーなどの比率（単位：回／分） を変えた複数の動作パターンを用意 ① ２パターンの調査： ロボット：聞き手／話し手 ② 最終調査： 聞き手／話し手に交互に切り替わる会話 → 適した非言語の量を検討 。を消す 字ばっかり、写真、絵を入れる

9.参考論文・資料 タイトル： 人型コミュニケーションロボットのため の首傾げ生成手法の提案および評価 　人型コミュニケーションロボットのため の首傾げ生成手法の提案および評価 Proposal and Evaluation of a Head Tilting Generation Method for Humanoid Communication Robot 　　　　　　　　　　　　　　　 -- 石黒浩 出典:人口知能学会論文誌　28巻２号SP- B(2013年) 最後に、まとめのページ

10.まとめ ⇒HRIの会話作成時の非言語量の目安を示すことで、スムーズな研究につなげることを目標 ORF前…人に近づけるロボットへ ORF中…ロボットらしいHRIを求める人 多 ORF後…ロボットらしさの模索 →アンケートによる調査、比率の検討 ⇒HRIの会話作成時の非言語量の目安を示すことで、スムーズな研究につなげることを目標