情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

B622015/3/6

ヒューマノイドロボットの歩行動作による感情表現
伊豆井 尊宗†1
ベンチャー ジェンチャン†1
ミルビーユ イザベル†2
人間同士のコミュニケーションを円滑に行う際に，他者の感情を予測することは重要である．ロボットが人間と同じ環境下において役割を担うとき，ロボットの感情表現を行う能力は人間とのコミュニケーションをより円滑にする．
この感情表現についての研究では会話や表情，簡単なジェスチャーによるものが主である．しかし，様々な場面での感情表現を可能にするために別の手段による表現方法が必要である．本研究では，人間が他者の歩行動作から感情を予測していることに注目し，ヒューマノイドロボットの歩行動作による感情表現の有効性を検討した．ヒューマノイ
ドロボットの感情的な歩行動作を 5 種類生成した．被験者はそれを観察し，どのようなロボットの感情を予測したかをアンケートによって回答した．本実験は日本とフランスで行い，文化的な違いについても調査した．その結果，ヒューマノイドロボットの歩行動作によって感情を表現することは可能であること，感情予測に文化的な違いがあることが分かった．

Expressing Emotions using Gait of Humanoid Robot
TAKAMUNE IZUI†1 GENTIANE VENTURE†1ISABELLE MILLEVILLE†2
Reading other’s emotions is the key of a successful human-human communication. If we imagine using robots in humanenvironment, the ability of robots to express emotions will help human communicate with the artificial agents. In studies aboutrobots’ expressing emotions, conversations, facial expression and simple gestures are mainly used. However, another way toexpress emotions is necessary to enable the expression in various scenes. This study focused on emotions conveyed by gait andexamined the effectiveness of expression of emotions of a humanoid robot during gait. In the experiment, we generated 5 kindsof robot's emotional gait and showed them to the participants. Then participants forecast robot's emotion. This experiment wasperformed in Japan and in France, to investigate some cultural differences. As a result, this study shows that it is possible toconvey emotions by gait for a humanoid robot and also that there is a cultural difference in forecasting emotions.

野において，ロボットの感情表現には会話や顔の表情，ジ1. 緒言ェスチャーを用いるものが主である．ヒューマノイド・

人間と密接に関わるロボットが普及しつつある．さらに，独立行政法人

Romeo は人間とのコミュニケーションのために首と眼球

新 エネ ル ギー ・ 産 業 技 術 総 合 開発 機 構の姿勢を細かく定義できる 5)．Erden は 32 種類のヒューマ（NEDO）と経済産業省が発表した推計によると，2035 年

ノイドロボット動作を生成し，怒り，悲しみ，喜びの 3 種にはサービスロボットの市場が 5 兆円にも達すると期待されている 1)．田中らは博物館におけるロボットの展示支援に関する実験を行った 2)．また人間の日常生活をサポートするロボットは既に実社会に適応できる水準に達しているとの主張がある 3)．近い将来ロボットがより人間の社会に進出し，我々はロボットから様々なサービスを受け取ることになると考えられる．

類の感情を最もよく表すジェスチャーを調査した 6)．上出らはヒューマノイドロボットによる聴衆へのプレゼンテーションを行った 7)．この中で，聴衆が内容を正しく理解するためにはロボットのアイコンタクトとジェスチャーの両方が必要であると述べている．
しかし，人間は声が出せず両手がふさがっている場合な
ど，会話やジェスチャーを用いることができない場面にお人間が他者のことをより理解し行動するためには，相手いても，自分の感情を全身のあらゆる動作で表現し，他者の 感 情 を 知 覚 し ， 自身 の 感情 を 適 切 に 制 御 す るた め のはその行動の変化から感情を予測することができる．ベン

Emotional Intelligence と呼ばれる能力が必要であるという

チャーらは，人間が他者の歩行動作から読み取ることがで報告がある 4)．これはコミュニケーションにおいて感情のきるということを示した 8)．このように，人間は会話やジ知覚・表現が重要な役割を担っていることを示している．

ェスチャーを用いない様々な場面において，他者の感情をすなわち，ロボットが自身の感情を適切に表現することで，予測している．ヒューマノイドロボットが会話やジェスチ

人間にとって自然なコミュニケーションを図ることが可能

ャーによらない感情表現を行うことができれば，より幅広になる．

い場面において人間と円滑にコミュニケーションを行うこ

現在のヒューマンロボットインタラクション（HRI）の分とができる．

†1東京農工大学
Tokyo University of Agriculture and Technology†2 Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes.

© 2015 Information Processing Society of Japan

本研究では，人間が他者の感情をその歩行動作から予測していることに注目し，ロボットの歩行動作による感情表現の有効性について検討した．ロボットの歩行動作を変化さ668

せ，それを見た被験者がロボット可能をどう予測したかアンケートを用いて調査した．この結果より得られた被験者の感情認識率から，ロボットの歩行動作による感情表現について評価する．また一般的に，言語を介さないコミュニケーションにおいては文化的な違いが存在するといわれている 9)．そこで，ロボットの歩行動作による感情表現の認識による文化的な背景の影響を評価するために，日本とフランスの 2 か国で実験を行い実験結果の比較を行った．

2. 歩行動作生成
本研究ではヒューマノイドロボットの歩行動作による感Figure 1 Humanoid robot NAO (left) and the movement of情表現について評価する．

Head and Torso angles (right).

例えば，人間は他者が前屈みでゆっくり歩いているのを見ると，対象が悲しんでいると予測することができる．このように人間の歩行動作には感情表現における特徴が存在する．ベンチャーらの研究 8)では，人間の 5 つの基本感情（Neutral, Fear, Sadness, Joy, Anger）を表す歩行動作の特徴が示されている．これらの特徴を考慮し，アバターの 5 種類の歩行アニメーションを作成した．被験者はこれらのアニメーションを観察し，アバターがどのような感情を抱いているかを予測した．その結果，恐れ以外の 4 つの感情について平均感情認識率 69%を示し，人間が歩行動作から他者の感情を予測していることを示した（Figure 2，緑）．
本実験では，ベンチャーらの研究 8)によって示された感情的な歩行動作の特徴を，Figure 1 に示したヒューマノイ
ドロボット NAO に表現させた 10)．歩行動作の特徴は首および腰の関節角度，歩行速度で定義されている．5 つの基
本感情の特徴を考慮し，NAO の感情的な歩行動作を生成した 11)． Table 1 に各歩行動作のパラメータを示した．NAOにおける歩行速度は歩行周期と歩幅によって定義される．
Table 1 Features of synthesized gait motions for the humanoid
robot NAO
emotionHeadinclination
[deg]

Torso
inclination
[deg]

Gait
frequency[step/s]Step
length[mm]

Neutral000.540Fear

2000.540Sadness

2040.240

3.1 実験概要
本研究における実験の流れを説明する．被験者は実物のロボットによる歩行動作を観察した直後に，その動作から予測したロボットの感情を Neutral, Fear, Sadness, Joy, Angerの 5 つの選択肢から選び，アンケートに回答した．この試行は，生成された５種類の各感情を表現する歩行動作を，それぞれ 2 回ずつ無作為に並び替えたものを用いて計 10回行った．すべての試行を終了した後，被験者は本実験の感想を記入した．この実験を日本とフランスの 2 か国で同様に行った．
3.2 日本での実験条件


被験者：18 歳から 24 歳まで（平均 21.6 歳）の 32 人
（男性 19 人，女性 13 人）



実験場所：東京農工大学工学部小金井キャンパス

実施期間：2014/05/22-2014/07/03
アンケートは Google Drive によって作成し，被験者はタブレット PC（ASUS T100TA-DK32G）で回答した．
3.3 フランスでの実験条件


被験者：24 歳から 64 歳まで（平均 35.0 歳）の 27 人
（男性 18 人，女性 9 人）



実験場所：Institut de Recherche en Communications etCybernétique de Nantes



実施期間：2014/10/20-2014/10/24
アンケートは日本で使用したものを英訳，仏訳し，印刷

Joy-4-41.040

したものを使用した．

Anger

20

41.0804. 実験結果および考察

3. 実験

まず、ロボットの歩行動作による感情表現の有効性につ

本実験の目的は，NAO の歩行動作による感情表現の可能いて考察する．生成した動作に対する感情認識率を Figure 2性を，得られた感情認識率によって評価することである．に示す．本実験によって得られた日本とフランスの総合認

さらに歩行動作による感情表現における文化的な違いを調

識率を青色で示し，Venture らの研究 12)によって得られた査した．本実験は日本とフランスの 2 カ国で同様の内容のアバターの歩行動作に対する被験者の認識率を緑色で示す．

ものを実施した．

アンケートでは 5 つの選択肢を設けていたため，すべての選択肢において回答の期待値は 20%である．したがって，認識率が 20%を超えている Sadness, Neutral, Joy, Anger につ© 2015 Information Processing Society of Japan669

RobotAvatar

100%

FrenchJapanese80%
Responses

Successful emotion
recognition rate [%]1009080706050403020
10060%
40%
20%0%

Fear

Sadness Neutral Joy
Anger
Displayed emotion in gait

Figure 3 Distribution of the Japanese (left) and French (right)

Figure 2 Successful emotion recognition rates when looking atparticipants’ responses of emotion for a small humanoida small humanoid robot (blue) or at a human avatars’robot’s emotional gait. The colors (purple, blue, black, green,animation12)(green).

and yellow) correspond to perceived emotions (fear, sadness,neural, joy, and anger).

いては，歩行動作による感情表現が可能であると判断した．
一方，恐れを表現する動作（Fear）に対する感情認識率は他の動作に比べて著しく低く，期待値である 20%に満たない．日本人とフランス人の歩行動作に対する回答傾向を
Figure 3 に示す．Fear に対する回答では，日本人とフランス人の両方の場合で，「ロボットが悲しんでいる」と予測した回答が最も多かった．この割合は悲しみを表現した歩行動作（Sadness）に対する感情認識率と同程度である．このことから，Fear と Sadness の歩行動作の差が十分ではなく，被験者はその違いが判断できなかったと考えられる．Table
1 に示したように，Fear と Sadness の動作は，腰の関節角度と歩行周期が異なっている．腰の関節角度の差は 4degと少なく，NAO の全身における上肢長さの割合が低いため，腰の関節角度の変更による動作の見た目への影響が小さかったと考えられる．

傾向に対し，Welch の t 検定と Mann-Whitney の U 検定を用いて差の検定を行った．Table 2 は 2 種の検定における p 値を示したものである．喜びを表現する動作（Joy）において，p値がどちらの検定手法においても 0.01 未満になった．またそれ以外の動作においては，p値が 0.1 以上となった．これは，日本人とフランス人の回答傾向が喜びを表現する動作においては異なること，それ以外の動作では差がなかったことを示している．
Table 2 p values for successful rate of emotion recognition in
gait of a small humanoid robot by Japanese and Frenchcalculated by Welch’s t test and Mann-Whitney U test.
motionWelch’s t test

Mann-Whitney U test

Neutralp = 0.45

p = 0.39
p = 0.32

Figure 2 より本実験で得られたロボットの歩行動作に対Fear

p = 0.54

Sadnessp = 0.14

p = 0.30

する感情認識率は，人間の歩行動作に対するものに比べてJoy

p = 0.0087

p = 0.0075低い．このことから，Fear と Sadness の歩行動作に限らず，Angerp = 0.62

p = 0.66

ロボットの腰の関節角度の変更による見た目の印象への影響が小さかった可能性が考えられる．各歩行動作におけるまた，Figure 3 より日本人に比べてフランス人が「ロボ腰の関節角度の差をより大きくする、または腰の関節角度ットが恐れている」と予測した割合が高いと分かる．日本による影響の大きいロボットを用いて実験を行うことで，人 と フ ラ ン ス 人 の 回 答 率 に 対 し ， Welch の t 検 定 と改善が可能であると考えられる．しかし，二足歩行ロボッMann-Whitney の U 検定を用いて差の検定を行った．そのトに対して腰の関節角度に大きな値を入力すると，歩行時結果，Welch の t 検定においてp = 0.031，Mann-Whitney のの安定性が失われてしまう．このため，腰の関節角度の変U 検定においてp = 0.076となった．このことから，回答率更のみでは十分な感情認識率の改善が行われないと考えらにおいて，日本人とフランス人との間に恐れという感情にれる．したがって，より適切な感情表現を実現するために対する予測のしやすさにいくらか有意な差があるように考は，ロボット上肢の他のパラメータを追加した歩行動作をえられる．

生成する必要がある．
次に，被験者の文化的な違いが与える感情認識への影響したがって，ロボットに対する感情予測に文化的な違いが存在する可能性があることが分かった．

について考察する．日本人とフランス人のそれぞれの回答© 2015 Information Processing Society of Japan

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5. まとめ
本稿では，会話やジェスチャーを用いないヒューマノイドロボットの感情表現方法として，歩行動作の有効性を検証した．その結果，ロボットの歩行動作によって感情を表現することができると分かった．一方で，本実験では恐れを表現することができなかった．これは被験者が悲しみを表現する動作との区別ができなかったことが原因であると考えられる．したがって感情認識率を改善するために，他のパラメータを追加した歩行動作の改善が必要であると考えられる．
また，日本人とフランス人の回答傾向を比較することにより，ロボットの歩行動作による感情表現には文化的な違いが存在する可能性があると考えられる．より多くの被験者に対して実験を行うことで，この違いがより明確に表れると考えられる．

6. 課題と今後展望
日本で実施した実験では，被験者は主に理系大学の学生であり，20 代が多く年齢が限定的だった．一方，フランスで実施した実験は，年齢の幅が広く，実験条件が揃っていない．したがって，これらのデータを比較した結果，確認された両者の感情認識の傾向における差異は，被検者の文化的背景の違いによるものだけでなく，年齢によるものがSchulz, W. Steiner, and S. Thrun, “The interactive museum tour-guiderobot,” In AAAI/IAAI, pp. 11-18, 1998.
4) P. Salovey and J. D. Mayer, “Emotional intelligence,” Imagination,Cognition, and Personality, vol. 9, pp. 185-211, 1990.
5) N. Pateromichelakis, A. Mazel, M. Hache, T. Koumpogiannis, R.
Gelin, B. Maisonnier, and A. Berthoz, “Head-eyes system and gaze
analysis of the humanoid robot Romeo,” IEEE/RSJ International
Conference on In Intelligent Robots and Systems, pp. 1374-1379, 2014.
6) M. Erden, “Emotional Postures for the Humanoid-Robot Nao,”
International Journal of Social Robotics, vol. 5, issue 4, pp. 441-456,2013.
7) H. Kamide, K. Kawabe, S. Shigemi, and T. Arai "Nonverbal
behaviors toward an audience and a screen for a presentation by ahumanoid robot", Artificial Intelligence Research, Vol. 3, No. 2, pp.
57-66, 2014.
8) G. Venture, H. Kadone, and A. Berthoz, “Recognizing EmotionalConveyed by Human Gait,” in proceedings of the International Societyfor Posture and Gait Research, pp. 333-334, 20129) M.Vargas, 石丸正 訳，非言語コミュニケーション，株式会社
新潮社，1987.
10)
D. Gouaillier, V. Hugel, P. Blazevic, C. Kilner, J. Monceaux, P.
Lafourcade, B. Marnier, J. Serre, and B. Maisonnier, “Mechatronic
design of NAO humanoid,” IEEE International Conference on Robotics
and Automation, pp. 769-774, 2009.
11) M. Cognetti, P. Mohammadi, G. Oriolo, and M. Vendittelli,“Task-oriented whole-body planning for humanoids based on hybrid
motion generation,” 2014 IEEE/RSJ International Conference on,Intelligent Robots and Systems (IROS 2014), pp. 4071-4076, 2014.
12) G. Venture, H. Kadone, T. Zhang, J. Grezes, A. Berthoz, H.
Hicheur, “Recognizing Emotions Conveyed by Human Gait,” Int. J. ofSocial Robotics, Vol. 6, No. 4, pp. 621-632, 2014.

含まれていた可能性がある．今後，このような可能性を排除し適切な比較検討を行うためには，実験条件を統一し，多くのサンプルを必要とすると考えられる．
日本とフランスの 2 か国で実施した本実験より，文化的な違いが存在する可能性があるとわかった．このような違いが今回実験を行わなかった他国においても存在する可能性がある．また，文化的な背景の影響として，居住国だけでなく，興味のある分野，学生の専攻など様々なものが考えられるため，今後これらに注目し実験を行うことで特徴的な違いを発見できる可能性がある．
本実験において被験者は実験室に呼び出され，実験方法の説明を受けた後ロボットの歩行動作から感情を予測した．
これは限定的な環境での実験であり，被験者による自然な感情予測が行われなかった可能性が高い．そこで現在，実環境において歩行による感情表現の有効性を検証する実験を行っている．

参考文献
1) 独立行政法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構，“プレス リ リ ー ス 「 ロ ボ ッ ト の 将 来 市 場 予 測 を 公 表 」，”
http://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_0095A.html ， 2010 （ 参 照 日2014 年 12 月 11 日）
2) 田中千晶, 檜山敦, 岸啓補, 安藤真, 谷川智洋, 廣瀬通孝, “展
示鑑賞における空間利用を考慮した半自律遠隔ギャラリートーク
シ ス テ ム ,” 日 本 バ ーチ ャ ル リア リ テ ィ学 会 論 文誌 , 14(3), pp.
295-304, 2009.
3) W. Burgard, A. Cremers, D. Fox, D. Hähnel, G. Lakemeyer, D.

© 2015 Information Processing Society of Japan671