立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第32号) 2023

［ 研究助成 (B) ]人に近い眼器官を用いた相互の社会的刺激による人協働ロボット作業効率向上の研究
Investigation to improve human-robot collaboration efficiency
by mutual social cues with human-like eye robot
2211902

研究代表者

豊橋技術科学大学
情報知能工学系

助 教

林宏太郎

行うべきふるまいの創出[研 究 の 目 的](人の行動を計測しモデル化，そのモデルを用いたロボット・システムの開発)

近年，ロボット技術の発展と人手不足の加速に伴い，実際にロボットが人と共同作業を行う[研究の内容，成果]ことが日常になりつつある。本研究において目指すべき目標は，人協働ロボットが状況に応じて人と相互に社会的刺激を送り合うことで作業

1．ロボットの開発

効率が向上し，共同行為への貢献を高めること

本研究実施にあたって，すでに開発済みの小で We-ness (我々感) を醸成することである。

型，中型二種類のロボットに改良を施し，新規このための相互の社会的刺激の実現と検証を行ロボットを開発した。ただ，新型コロナ禍におう。人同士は知覚空間を共有することで短期的いて部品調達に期間を要したため，本研究助成な目標や出来事を共有することで相手の意図をで開発したロボットは実験に用いることができ理解予測し，同意コストを省略して効率的に作なかった。

業を行っている。効率的に作業を行うことはす・小型眼ロボット

なわち短期的な共同行為への貢献であり，我々既開発の眼ロボットになかった瞬き機能を追として一緒に達成しようとしているより大きな加した。この際，既開発型で用いていたラジコ目標への貢献として認知的に表象する。このよ

ンサーボから，より制御のし易い半二重シリアうな同じ目標をともに達成する仲間としてのル通信ブラシレスサーボであるアダマント並木

We-ness (我々感) の醸成がロボットにもと考宝石店社製の RSV10-1003ESG400C (シャープえる。

製ロボホンなどに利用) に換装した (図 1 参

上記研究は幅広く多岐にわたるため，本研究課題において，以下の 2 つの研究に取り組んだ。
・人ロボット協調作業における視線運動の果たす役割についての研究(相互の社会的刺激として，まず視線に注目し，視線運動の有無によって人の認知が変化するかどうかの検証)
・移動ロボットが人と共在する空間において
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図1

改良小型眼ロボット

立石科学技術振興財団

図3
図2

Go/Nogo 実験

改良中型眼ロボット

glasses 3 を利用し，実験中の視線滞留状態を計測し評価する。

照)。

17 名の被験者に対して 2×3 の 6 条件 (人も・中型眼ロボット
既開発の眼ロボットに使用していた Futabas

しくはロボットの 2 条件とと共同作業，見てい社 製 RS305CR モ ー タ (0.11 sec/60°) で は 人るだけ，存在なしの 3 条件) に比較実験を実施

間が行う閉じる際の瞬きの再現 (0.07 sec/60°)した。以下図 4 に実験条件を示す。A, d 共同に は ス ペ ッ ク が 不 足 し て い る こ と か ら，作業条件において人ロボット共に上記のDYNAMIXEL 社 製 MX-12W (0.02 sec/60°)

Go/Nogo タスクを実行する。実験エージェンに換装した (図 2 参照)。

トを行った人間の消去速度はおおよそ 0.4 秒であり，ロボットの場合も人間に合わせ 0.4 秒で2．人ロボット協調作業における視線運動の果自動で消失する。消失する際，本研究助成で購たす役割についての研究入した Robotiq 社製 Hand-E ロボットハンドに可能であれば本研究課題で改良したロボット

よってゲームパッドのボタンを押す動作を行う。

を使用した実験を行いたかったが，上記理由にb, e 見ているだけ条件においては実験エージェ付き既開発ロボットを使用して行う。ロボット

ントはただディスプレイ上で表示される四角をの視線運動を始めとした社会的刺激によって効見ているだけであり，青い四角は 0.4 秒経つと率的な作業が実現可能かどうかを探る。この検自動で消失する。c, f の問題なし条件において証として心理学でよく用いられる Go/Nogo 実

は実験エージェントは存在せず，青い四角は験を実施した。具体的な実験光景をに示す。被0.4 秒経つと自動で消失する。

験者と実験エージェント (人，ロボット) と向Reaction time の実験結果を図 5 に示す。2かい合った形で着席する。間に水平に設置され要因分散分析の結果，ロボット-共同作業条件たディスプレイが存在し，その画面上で赤もしのとき最も reaction time が有意に低いというくは青の四角が表示される。赤の四角が現れれ結果が出た。

ば被験者が手元のゲームパッドを用いて消す。

次に，視線滞留の実験結果を示す (図 6)。

青が現れれば実験エージェントが消去するとい視線滞留時間を χ 二乗検定で統計を行った結うタスクを行う。これは工場などで見られる人

果，ロボット-共同作業条件において視線滞留

ロボット共同作業 (人が物品を組み付け，ロ時間が実験エージェントの領域へ移動しているボットが搬送するなど) を簡略化したものであこ と が 明 ら か に な っ た。こ れ は“we-mode”

り，富山大学の佐藤德教授の協力により考案さという，全体のポテンシャルが個々のポテンれた。本実験の赤い四角が表示されてから被験シャルの総和を大きく超えるモードに人間には者が消すまでの時間を Reaction Time として評存在し，その際相手の情報を積極的に取得しよ

価 す る。ま た，本 研 究 助 成 で 購 入 し た Tobii

うとする [Gallotti & Frith, 2013] 認知モード― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

図5

図6

Reaction time 結果

視線滞留ヒートマップ

しての人間がマスクを着用した見ず知らずの人間である事から，共同作業を行う we-ness が
図4形成されず，効率的な作業を行う認知モードに実験条件移行しなかったものと推測される。これは重要の存在が認知科学の分野で言われている。このな示唆であり，短期的に見ず知らずの人間と共we-mode に被験者の認知モードが移行したと同作業を行う作業においては，ロボットと当該考えられる。

作業を行う方がより作業効率が高くなる可能性

上記結果より，共同作業-ロボット条件におがある。これは今後実環境における人ロボットいて最も作業効率が向上したといえる。直感的共同作業設計に多いに資することが予想される。には，人間との共同作業で最も作業効率が上がっても良さそうであるが，そのような結果にはならなかった。これは，実験エージェントと― 3 ―立石科学技術振興財団

注視点として視線を向ける。

3．移動ロボットが人と共在する空間において・FixedGaze 条件

行うべきふるまいの創出

ロボットの視線を真っ直ぐ前を向くように固並行して，人の視線運動から学習し，ロボッ定する。

トの振る舞いに反映する研究の先駆けとして，移動中の人の視線運動を学習しロボットに実装

・PathGaze 条件

することによって効率的な回避が可能かどうか

移動の先端を注視点とし，ロボットの視線はを 検 証 す る。こ の 研 究 は 例 え ば 現 在 で は水平方向のみ動かす。

amazon が倉庫内において人と移動ロボットが・NoGaze 条件共在する環境を構築している。この環境においロボットからの視線社会的刺激をなくすため，て，視線を利用することでなめらかな回避運動

Kinect v2 前面部分を同色の養生テープでが行えるとすれば，全体としての効率化が期待覆った。

できるためである。これは本学学生である藤方

ロボットの移動は move_base パッケージを郁也氏が主体となり実施された。

利用してパスプランニングを行い，障害物回避

まず，3 名の被験者を実験者と 10 分間行きを行う。被験者はロボットから廊下で 11.6 m来させる。この際，前述の Tobii glasses3 を用離れた場所から歩きはじめ，ロボットのいた場いてカメラ画像における視線位置を測定した。

所をゴールとしてそこまで止まらずに歩くよう

カ メ ラ 画 像 と 視 線 座 標 を 学 習 デ ー タ と し，指示される。その間の歩行経路に関しては被験DNN (Deep Neural Network) で推定器を作成者の任意とした。実験として移動効率の高さとした (図 7)。この推定器を図 8 のロボットにしてすれ違い始めたときのロボットとの距離と，実装。20 名の被験者に対し，以下の 5 条件で並行最大距離を用いて評価を行う。また，歩行比較検証を行った。に問題がないか主観評価として Robot Anxiety

・ProposedGaze

Scale (RAS) の nxiety toward Behavioral
Characteristics of Robots 尺度と，The Robotic

条件推定器が示した注視点に線を向ける。
・RandomGaze 条件

Social Attributes Scale (RoSAS) の Discom-Random 関数を用いて求めた点をロボットの図7

fort 尺度を実施した。図 9，10 に距離の結果を学習する視覚注意モデル

図9

図8

眼ロボット付き移動ロボット

すれ違い始めたときのロボットとの距離 (m)図 10― 4 ―ロボットとの並行最大距離 (m)Tateisi Science and Technology Foundationが明らかになった。この結果は，人の模倣を無示す。
t 検定の結果から，距離の分析において有意批判に行うことは適切なロボットの振る舞いたな結果は得られなかった。これはロボットの歩り得ない可能性を示唆している。対象となる人行自体は共通しているため，同一被験者に実施の属性により求める評価の結果は変わりうる。

する被験者内実験ではロボットの歩行に慣れてこれは人に寄り添ったコミュニケーションと，しまい，条件別に違いは発生しなかったものとロボットを用いた心理実験の実験計画における思われる。

人の属性を考慮する重要性を示したということ

一方で主観評価であるが，人の属性によってができる。

評価が異なることが予備実験の半構造化インタビューより明らかになっていた。そこで，視線[今後の研究の方向，課題]

恐怖尺度を用いることで，視線に対する嫌悪感を測定し，被験者を視線恐怖 Low 群と視線恐

本研究助成期間では，上記 2 つの研究の他に怖 High 群の 2 グループに分け，2 要因分散分

2 つの研究を行えたものの，機関の半分がコロ析によって分析を行った。RAS，RoSAS 両方ナ禍であったため様々な制約を受けた。このたの結果より，RandomGaze 条件以外の条件感め，改良型の眼ロボットを利用できず，被験者において有意に差は存在しないが，視線恐怖の実験も助成期間の半分近く実施できなかった。

高低において比較した結果は視線恐怖 Low 群

研究 1 においては，今後ロボットの振る舞いににおいてはロボットの視線が極力被験者を向かJioint attention のように，タスク遂行中に被験ないほうが恐怖感は低く，人と同じように視線者の方へも視線を投げかける行為を加えることを向けられうことによって不快感を覚えることで作業効率の変化を検証したい。また，その際実験 2 で明らかになった被験者の視線恐怖によって変化が発生するかを検証したい。
今後は更に本助成期間で開発した基盤技術を基に，教育における人とロボットの共同学習について研究を開始したい。現在すでに東京農工大学の外国語教育を専門とする佐藤健教授と共同で第二言語教育へのロボットの投入について研究を開始している。本助成により得られた知図 11 RAS 尺度結果

見と機材を使用し，日本人が苦手とする対面英会話 (第二外国語恐怖症) をロボットを用いることで克服することを研究する予定である。

[成果の発表，論文等][1]

Kotaro Hayashi, Investigation of joint action in

Go/No-go tasks: development of a human-like eyerobot and verification of action space, International
Journal of Social Robotics 査読中．
[2]

Kota Minami, Kotaro Hayashi and Jun Miura,

Development of the Pedestrian Awareness model
for mobile robots, The 32nd IEEE International
Conference on Robot and Human Interactive Com-

図 12 RoSAS 尺度結果― 5 ―立石科学技術振興財団

munication (IEEE RO-MAN 2023).
[3]

IEEE International Conference on Human Robot

Fumiya Fujikata, Kotaro Hayashi and Jun Miura,

Construction of a Gaze Control Policy for a Mobile

Interaction (HRI 2024) 投稿予定．
[4]

Kotaro Hayashi and Takeshi Sato, The effec-

Robot Imitating Human Gaze and Its Impact on

tiveness of the learning software for EFL chunk

Perceived Danger and Anthropomorphism and Ani-

reading using eye-tracking data, The 19th Annual

macy of Relative Pedestrians, 19th Annual ACM/

CamTESOL Conference, 2023.

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