日本ロボット学会誌

Vol. 13

No. 4, pp.545 〜 552, 1995

545

学術論文

ロボット による人間の意図の能動的理解機能
佐藤知正 ∗1 西田佳史 ∗2 市川純理 ∗3
畑村洋太郎 ∗2 溝口博 ∗1

Active Understanding of Human Intention by a Robot
through Monitoring of Human Behavior
Tomomasa SATO ∗1 , Yoshifumi NISHIDA ∗2 , Junri ICHIKAWA ∗3 ,Yotaro HATAMURA ∗2 and Hiroshi MIZOGUCHI ∗1
Understanding human intention is an essential function for a robot which can oﬀer adequate support to humanbeings. It requires smooth communication between the human and the robot. Human behavior is an expressive
media of communication. This paper proposes a new function of “active understanding of human intentions” by arobot through monitoring of human behavior. The unique feature of the proposed function lies in the fact that it
utilizes multi-communication channels in parallel, i.e., human intentions are understood not only through conscious
behavior but also through unconscious behavior. The paper also proposes a robot architecture to realize the function.
Following points are the key features of the architecture: 1) A robot possesses multi-sensors which surround the human. 2) Information processing is carried out by dual loops— a loop for information exchange between the humanand the robot and a loop for human intention understanding. As an example of a robot with the human intention
understanding functions, the authors constructed a micro-teleoperation robot. It can automatically understand an
operator’s intention through such unconscious behavior of touching a desk with an operator’s hand which holds a
pen-shaped master. The understood result is utilized to change the control mode of a master-slave manipulation
system from ﬁne motion to rough motion and vice versa. The experimental results prove that the proposed function
is eﬀective in making the operation of the system easier. Consequently the system is friendly to the operator.
Key Words: Man Machine Interface, Human Robot Communication, Human Interface, Human Intention, Human
Behavior

1.

緒

ロボットが知らなくては, 人が望んでいる支援を提供すること論は不可能だからである.

人間に複雑な操作を強いることなく, 人間の意図に沿った

一方, 従来のロボットは人間の意図を理解する機能をもたな

支援や作業を行なってくれるロボットが, 社会的なインフラスト

かったために, 人間がロボットの支援を得る際に, 以下に述べる

ラクチャとして求められている. このようなロボットとして, 例

ような負担を人間に課してきた. すなわち, 従来のロボットは人

えば , 高齢者介助ロボット, 福祉医療用ロボット [1] などのサー間からの情報の入力手段として, ティーチングボックスやキー

ビスロボットが挙げられるが, 特に高齢化社会では, その実現にボードやスイッチを用いてきたが, こうした入力装置は, 人間に大きな期待が集まっている [2].

その操作方法を覚える負担と, 人間がロボットにして欲しいと人の意図に沿った支援を提供するロボットには , 人とコミュ思うことは全て意識的に教示する負担とを強いてきた. それは,ニケーションをとり, ロボットが人の意図を理解することが基

これらの入力装置が, 人間がその操作方法をあらかじめ知って本機能として求められる. なぜならば , いかに高度な作業実行能

いて, それらに対して意識的な行動を行なって初めて入力装置力を有していても, 人間がその時何をしたいのかということをとして正常に機能していたためである.

原稿受付 1994 年 4 月 13 日
∗1
東京大学先端科学技術研究センター∗2
東京大学工学部∗3
日立製作所∗1
Research Center for Advanced Science and Technology, University of Tokyo∗2
Faculty of Engineering, University of Tokyo∗3
Hitachi Co.Ltd.

ために, 意図伝達手段としての人間の行動に着目する. これまで

そこでこのような従来のロボットが有する問題点を解決する

日本ロボット学会誌 13 巻 4 号にも, ロボットへの作業の教示という観点から, 人間の行動を利用した簡便な教示方法が提案されている [3] [4] [5]. しかし , これらはいずれも人間の行動のうち意識的な部分を扱ったものである. また, 特に人間の顔表情を取り上げ , それをロボットから人—97—

1995 年 5 月

佐藤知正

546

西田佳史

市川純理

畑村洋太郎

溝口博

間への情報の提示に利用した顔ロボット [6] の研究がある. 筆者

Information exchange
loop

らは, これまでに, 人間の全ての行動は意図伝達のメディアであるという視点から, 人間の行動の利用範囲をさらに拡張して手によって行なわれる人間の無意識的な行動をも取り入れ, それを

Model
of
Human2ロボットが人間の意図理解に応用する手法を提案してきた [7].
例えば , 字を書くことを考えると, 精密に字を書きたい時, 我々

Model
of
Human1

Process

Processは通常手の側面を机につけて鉛筆を動かす. 鉛筆を動かす動作
は, 意識的になされることが多いが, 手の側面を机につけるという動作は, 無意識的に実施されることが多い. 後者のような無意

Human 1

Human 2
Intention understandingloop

識的に発現されることの多い動作を, ロボットが検知することが可能になれば , 人間が意識的に教示の努力を払わずとも, 精密に鉛筆の位置決めをしたいという人間の意図をロボットが理解

Fig. 1 Model of communication between humans

できるようになる. このように, ロボットが人間の行動そのものを能動的に利用できれば, つまりロボットに向けられた意識的な行動のみならず, 無意識的にしている行動からの情報をもロボットが取りにいくことによって把握できれば , 人間が明示的に教示した内容以上の情報を得ることができ, この情報に基づいて自然な意図理解機能が実現できると考えられる.
本論文では, ヒューマン・ロボット・コミュニケーションの分野において, 人間の意図表現としての行動を, これまでのようにロボットが受動的に受けとる方法にかわって, 能動的に把握しFig. 2は人間相互の情報伝達と伝達チャネルを示している.
この図は, コミュニケーションを話し手側と聞き手側とに分けて示してある. 話し手側では, 伝達チャネルを, 意識的な部分と無意識的な部分とに分けて分類し , また, 相手を意識した伝達方法
かどうかで分類している. 聞き手の部分は, 話し手の意志を理解するための伝達情報の割合が, 言語によるものが全体の約 35%,
非言語によるものが約 65%であることを示している [8] [9].

そこから意図を理解する機能を提案する.
以下, 第２章において, まず, 人間相互のコミュニケーションをモデル化する. このモデルを基に, 人間が情報伝達にもちいている伝達チャネルの特徴と, そのチャネルの利用方法の特徴

Over thereを述べる. それに基づいて, ロボットが人間の意図を能動的に理"Please bring me a glass of water."

解する機能を提案する. 第３章では, この機能を実現するためのアーキテクチャを提案する. 第４章で, そのアーキテクチャを適
Unconscious
Conscious
Conscious
Unconsciousof listenerof listener

用したロボットの一例として構築した遠隔微細作業ロボットについて述べ, そのシステム構成とそれを使った実験結果を報告する. 最後に, 第５章で結論を述べる.

2.

人の意図を理解する機能

本章では, ロボットが人の意図を理解する機能を考えるために, 人間相互の円滑なコミュニケーションの方法を考察する. まず人間が意図理解のために行なっているコミュニケーションの方法を明らかにし , ロボットが人の意図を理解する機能を示す.

2. 1

with language
Language(1)
Conscious behavior(gesture)
Conscious behavior
without consciousness of listener

Unconscious
behavior
Involuntary
behavior

Human (Speaker)

人による人の意図理解

相手の意図を理解するためには, 相手と情報を交換する機

(2)
(3)

35%
without
language

EnglishTacit rules

65%

(4)
(5)
Human (Listener)
Fanning the face with a fan

能と, 得られた情報を解釈して意図を理解する機能とが必要でHeart beat
Sweating
Sneezing

ある. 人間は, この２つの機能により相手の意図理解を行なっている. このことを説明するために, 人間相互のコミュニケーショ

Turning in sleep
Cat-napping

ンの方法を,Fig. 1に示すようにモデル化する. このモデルでは, コミュニケーションは, 情報交換ループと意図理解ループの２つのループにより実現されている.

Fig. 2 Communication between humans and communication
channels conveying information

情報交換は, 情報交換ループにおいて, 言葉を喋るとか手足を動かすといった行動により相手に情報を送り, 体の受容器を使っ伝達チャネルには, 階層性と指向性という２つの特徴がある.

て相手からの情報を入力することにより行なわれる. 一方, 意図

伝達チャネルの一番目の特徴である階層性に関して, 伝達チャ

理解は, 意図理解ループにおいて, あらかじめ持っている相手にネルの五つの階層を以下に説明する. ただし , 以下では,「行動」

対する知識（ Fig. 1中のモデル ）を参照しながら, 入力した情という言葉を広義に用いて, 行為, 動作, 反応, 症状などを含めた報を解釈することで行なわれている.

体の動きを指すものとする.

JRSJ Vol. 13 No. 4—98—

May, 1995

ロボットによる人間の意図の能動的理解機能

547(1) 言語による伝達チャネル

Many artificial rules
between robot and humanConscious
Consciousof Robot(2) ジェスチャーによる伝達チャネル（相手を意識した行動による伝達チャネル）相手に対して向けた行為で, 言語の代用としての要素が強Unconscious
Unconsicous
of Robot

いが, 時には, 言葉では言えないことをも伝えられる.（例）「あそこのねじ 」と指さすこと.

(3) 相手を意識しない意識的な行動による伝達チャネル
上の二つの伝達チャネルとは異なり, 意思疎通を目的として相手に向けた行動ではなく, 専ら自分のための行動である.（例）暑くてうちわで扇ぐ .
(4) 無意識的な行動による伝達チャネル
相手に向けた行動ではなく, しかも自分でも無意識にとる行動である.（例）居眠りをする.

Language(1)
GestureConscious behavior
without consciousnessof robot(2)(3)

Unconscious
behavior(4)

Involuntary
behavior(5)

Robot Sensors

相手に対して向けた行為で, 最も高次の意思伝達の手段であり, 伝えられる情報の自由度は大きい.

EnglishInterpret commandandTask execution

Robot language

Robot
Tacit rules
between humans

HumanFig. 3 Conmmunication between human and conventional
robot and communication channels conveying information(5) 不随意的な行動による伝達チャネル

第一の問題点は, 情報交換と情報処理におけるチャネルの制

自分の意思とは関係ない生命活動的な症状, 動作, 反応など限にある. 従来のロボットは ,Fig. 3に示されるように, 操作者である.（例） 息をする. 汗をかく. くしゃみをする.

の意識的な教示, つまり, ロボットへの指向性をもった (1) や (2)ただし , 同じ行動でも状況に応じてどの伝達チャネルに属するのチャネル（しかも, そのご く限られた部分の情報）しか入力

かは変わりうる. 例えば , 字を書くという動作を考えた場合, 無

してこなかった. また, たとえ, (3)∼(5) のチャネルからの情報

意識的にすることもあれば , 意識的な場合もある. しかし , あるを入力できたとしても, これらの情報を処理することはなかっ瞬間では必ず一つの階層の伝達チャネルに属している.

た. そのため, 従来の方法では,Fig. 1 に示したような人間相互

次に, 伝達チャネルの２番目の特徴である指向性について述べの情報交換の方法と違って, 人間は, 本来 (3)∼(5) のチャネルにる.(1),(2) の伝達チャネルによる情報は, 相手に向けられて発信あった情報を (1) や (2) のチャネルに変換することによって, 全した情報であるので指向性のある伝達チャネルである.(3)∼(5)て意識的にセンサから入力しなければならなかった.

の伝達チャネルによる情報は, もともと相手に向けられて発信第二の問題点は, 情報解釈における解釈ルールにある. ロボッ

した情報ではなく無指向性の伝達チャネルである. 人間は, 情報

トが情報交換ループから得た情報を解釈するとき, ルールが必の伝達手段として, 指向性のある伝達チャネルだけでなく, 無指要である.Fig. 3の背面部分は, この人工的なルールに基づいて向性の伝達チャネルを利用している.

ロボットと人が情報の解釈をしていることを示している. この人間相互のコミュニケーションでは, このような伝達チャネ

種の人工的なルールの例として, ロボット言語が挙げられる. 熟ルを介して交換される情報の処理方法について, 以下のような練者と初心者の差は, この人工的なルールが既知や未知かの差

２つの特徴があると考える.

であるといえる. このように, 従来のロボットと人間の間のルー

1 多重性(1)∼(5) という複数の伝達チャネルを並列的, 多重的に使うことにより, 円滑な情報交換を実現している.
2 暗黙のルールの存在(1) では, 日本語というルール,(2) ∼ (5) では, 常識的, 本能
的に知っている社会の暗黙のルールに基づいて, 人間相互の意図理解を行なっている. Fig.2の背面部分は, 人間相互のコミュニケーションが , 互いに共通なルールの上に成り立つものであることを表している.
2. 2

ロボットによる人の意図の能動的な理解機能

以上の考察から, ロボットが人と情報交換を行ない人間の意図を理解する機能を示す. 人間の意図を理解するためには, ロ

ルは , 人間社会で用いられていた暗黙のルールからは大きく離れており, 操作者が従来のロボットの操作に熟練する際に, 人間に人工的なルールを覚えるという努力を強いてきた.
本論文では, 従来のロボットの問題点を解決し , 人間と円滑なコミュニケーションを図って人の意図を理解するロボットが備えるべき機能として「能動的意図理解機能」を提案する. この機能は, 意図伝達のメディアである人間の行動をロボットが情報収集して, そこから人間の意図を理解する機能である. この機
能の特徴は, 以下の I),II),III) の３つにある.

I) (1)∼(5) の階層的なチャネルからの情報を多重受信する.
II) 多重受信された情報を並列に解釈する.
III) 人間が用いている暗黙のルールによって情報解釈する.

ボットは, 人間の場合と同じように情報交換機能と意図理解機能を持つことが必要である.

提案した能動的意図理解機能により, 上述の問題点は以下のように解決できる. この機能を有するロボットは, 人間が意識

この２つの機能の観点から, 従来型ロボットの問題点を明ら的に相手に伝達しようとはしていない情報をも受信することがかにする.Fig. 3に人間と従来のロボットの情報伝達と情報のできるために, 本来 (3)∼(5) のチャネルで伝達される情報を (1)伝達チャネルを図示する.

や (2) のチャネル用に変換する負担を人に強いない. し たがっ従来のロボットの問題点は, 以下の２つに整理される.

日本ロボット学会誌 13 巻 4 号て, ロボットと人間は, 円滑に情報交換を行なうことができる.

—99—

1995 年 5 月

佐藤知正

548

西田佳史

市川純理

畑村洋太郎

溝口博

また, 能動的意図理解機能を有するロボットは人の意図を人間

Channel (5)Intention understanding forfor
Channel (4)Intention understanding
loop
for Channel (3)Intention understanding
loop
for Channel (2)Intention understanding
loop
for Channel (1)Intention understanding
loop
loop

の暗黙のルールによって解釈するため, 初心者は, この機能を有するロボットを , 複雑な操作方法を覚えることなしに操作する

3.

nformation exchange
loop

Sensors

ことができる.

能動的意図理解機能を実現するアーキテクチャ

Obtain data fromrobot sensors

Actuators

この章では, 第２章で提案した能動的意図理解機能を実現するアーキテクチャを示す.

3. 1

情報交換ループと意図理解ループ

能動的意図理解機能を実現するために ,Fig. 4に示すようDisplays

な情報交換ループと意図理解ループをもつアーキテクチャを提案する.

Behavior
model

Recognize
behavior

Understand and Predict
intention

Intention
model1) Selectsensing mode

Sensingmodel2) Select
support mode

Supportmodel

Sensors

Information exchange
loop

Model
of
Human

Process

Human
Intention understandingloop

ンシングモデルは , 予測された意図に基づいて次にロボットがセンシングする際の, センサの種類, センサの配置, センサデー
タの処理方法といったセンシングモードを自動選択するためのDisplays

Actuators

Fig. 5 Flow chart of active understanding of human intention

ルールを蓄えたものである.
また, ロボットは , 人間の意図に沿った支援を与えるために,「支援モデル」を参照して意図から支援内容を導出する.

Robot

3. 2

人間を取り巻くセンサ構成

能動的意図理解機能を実現するためには , ロボットのハーFig. 4 Proposed architecture of communication between humanand robot

この図は, ロボットが情報交換ループから情報を入力し , 意図理解ループにおいて人間についての知識（以下, 内部モデルと呼ぶ）を参照することによって意図理解を行なうことを示して

ド ウェアアーキテクチャとして「取り巻きセンサ構成」をとる必要がある. 取り巻きセンサ構成とは, センサ群で人間を取り囲
むことによって人間の行動に敏感な配置をとり, 人間からの情報を多重受信しやすいセンサの集合体を形成するという考え方である. Fig.6に, 取り巻きセンサ構成の概念図を示す.

いる.

Fig.5にロボットが情報交換ループと意図理解ループを形成
情報交換ループを形成するためには,Fig.5の左の部分に示すような人間の階層的な行動に対応した入出力インタフェースとCameraInfrared
cameraMicrophone

しての, センサ, アクチュエーター, デ ィスプレ イを持たなければならない.
一方, 意図理解ループは , センサからセンサデータの獲得, 行
動理解, 意図理解, センシングモード の選択という処理を繰り返すことによって実現される. このループは, 図に示すように（１）∼（５ ）の各階層に存在している. そして,（１ ）∼（５ ）の行動に対応した内部モデルを参照することによって, 人間の各階層の行動を介して得られる情報を並列に理解する.

Robot

Robot Sensors

するためのフローチャートを示す.

ear

Thermometer

Ultrasonicwaves

Workingspace
Human
Touch-sensor
panel

各階層の内部モデルは , 以下の「 行動モデル 」,「 意図モデル」,「センシングモデル 」から構成される. 行動モデルは , セ
ンサデータから人間の行動を判断するために用いられる. 意図
モデルは , 行動データから人間の意図を判断し , また, 現在の意

Fig. 6 Robot’s multi-sensors surrounding human

図から次に人間が意図することを予測するのに参照される. セ

JRSJ Vol. 13 No. 4—100—

May, 1995

ロボットによる人間の意図の能動的理解機能

4.

549

動のチャネルである操作者の手の動き（ペンの動き ）は, ペン

遠隔微細作業への適用と実験型マスタに２つの LED を取り付け, それを CCD カメラで検出

この章では , 能動的意図理解機能を持つロボットの具体例

した.

として遠隔微細作業ロボットを示し , このロボットの有効性をTable 1 Behavior model

検証するために行なった実験を述べる.

4. 1

センサデータ行動データ
タッチパネルから手の側面が机に
接触情報データがない. 接触していない .
タッチパネルから手の側面が机に
接触情報データがある. 接触している.
Table 2 Intention model

遠隔微細作業

本論文で取り上げる遠隔微細作業は, ペン型マスターマニ
ピュレータ（以下 ペン型マスタと呼ぶ）を, 上向きモニタ上で操作することによって, スレーブロボットが, ミクロンオーダーの微小対象物のハンド リングを行なうものである [10] [11] [12].

行動データ
意図データ
手の側面が机に操作者は, 粗動を接触していない . 意図している.
手の側面が机に操作者は, 微動を接触している.
意図している.
Table 3 Support model

このシステムを用いて, セラミクス積層基板上のマイクロパ
タンの補修作業を実施することを考えると, 工具の移動量が10[cm]∼20[cm] 程度であるのに対して, 削るなど 補修に要する移動量は 100[µm] 程度である. したがって, 粗動モード と微動モードが必要である. しかし , このような遠隔微細作業を行なう
際, 常に粗動モード , 微動モードといった画一的な制御モードを採用していたのでは, 円滑に作業を行なうことは困難であり, 円
滑な作業実施のためには , 操作者の意図を反映して, 動的に, かつ, 適切に制御モードを変化させることが求められる. スイッチ
操作のような意識的な行動（階層（２））を要求することなく,

意図データ
操作者が , 粗動を意図している.
操作者が , 微動を意図している.

実験シ ステム

4. 3

操作者の無意識的な行動による情報の伝達チャネル（階層（３）

支援内容
スレーブロボットを粗動モードで制御する.
スレーブロボットを微動モードで制御する.

や（４））を利用することによって, このモードの切替えを行う

遠隔微細作業を実施するために, ３章で述べたアーキテクことができれば , 円滑に遠隔微細作業を実施することができる.

チャをもつシステムを構成した. システム構成を Fig.8に示す.

4. 2 能動的意図理解機能の適用
今, 操作者がペン型マスタを操作することにより, スレーブ側におかれたマイクロパタンを削る作業を考えてみる.Fig.7にペンを持つ操作者の代表的な手の状態を示す.

このシ ステムは , ヒューマン インターフェース部, スレーブロ
ボット , それらを制御する処理系の３部分からなる. 以下に, こ
れら３部分の機能について説明する.
ヒューマンインターフェース部:

Fig.9にヒューマン インターフェース部の概観を示す. ここで, 操作者との間に情報交換ループが形成される. ヒューマンイ

Pen-shaped master

ンターフェース部は, ペンの３次元位置を検出するための二つの LED が取り付けられたペン型マスタ, これらの LED を検出する二台の CCD カメラ, スレーブロボットの作業状況を操作者に提示するモニター, 操作者の手の側面とモニターの接触を検知するタッチパネルからなる. タッチパネルは, モニターの表
示面に張り付けられている. 操作者は, ペン型マスタを手で持ち,CRT モニターを見ながらスレーブロボットに遠隔作業を実

desk
floating(a) Rough motion

施させる. 上述の入力デバイスにより, ペンを動かすという操作

touching(b) Fine motion

者の意識的な伝達チャネルと, 机に接触するという無意識的な伝達チャネルとを多重入力する. また, このシステムにおける取り巻きセンサは, CCD カメラとタッチパネルである.
スレーブロボット :Fig. 7 Typical situations of hand of operator

Fig.10にスレーブロボットの概観を示す. スレーブロボット(a) の状態は手と机が接触していないことを示し ,(b) は, 接触
していることを示している.(a) の状態の時, 操作者は大まかに動かしたいという意図を持っていることが多く, また,(b) の状
態の時, 微妙な位置合わせをしたいという意図を持っていることが多い. これを遠隔微細作業において粗動微動モード の切替えに応用して, 行動モデル, 意図モデル, 支援モデルを Table 1,
Table 2, Table 3のように作成した.

は , 作業台, 作業台を鉛直上方から見る光学顕微鏡, 作業台を

x,y,z 方向へ移動させる３軸並進ステージ , スレーブ マニピュ
レータからなる. 操作者は, 顕微鏡下で, 作業対象を任意の位置に移動させ, スレーブマニピュレータを用いて遠隔作業を実施させることができる.
処

理

系:

処理系は, ホストコンピュータ（ Sun, Sparc IPX), CCD カ

無意識的な行動のチャネルである手と机との接触を検知する

メラからの画像データを実時間で処理するための画像処理装置

ためのセンサとして, タッチパネルを用いた. また, 意識的な行（ Datacube, MaxVideo200 ）, スレーブロボットを制御する制

日本ロボット学会誌 13 巻 4 号—101—

1995 年 5 月

佐藤知正

550

西田佳史

市川純理

畑村洋太郎

溝口博

御装置から成っている. 意図理解ループは , ホストコンピュータ上で形成されている. 画像処理装置は, ペン型マスタの３次元位置を高速に演算している.
システムは, ソフトウェア的には, 情報交換ループと意図理解
ループを有するアーキテクチャを, ハードウェア的には, 取り巻
きセンサを有するアーキテクチャをとることによって, 能動的意
図理解機能を実現している. システムアーキテクチャを Fig.11に示す. 図中の意図理解ループ (1) は , ステージをどの方向に動かすことを意図しているかを判断するループであり, 意図理解
ループ (2) は , 粗動, 微動のどちらを意図しているかを判断する
ループである. これら２つの意図理解ループは, 並列に動作している.

Fig. 9 Photo of human interface partFig. 8 System conﬁguration

4. 4

実

験

遠隔微細作業ロボットの有効性を検証するために以下の実験を行なった. 操作者は, スレーブロボットの作業台におかれた電子回路のマイクロパタンの補修をペン型マスタを用いて行なう. 同じパタンを用意し（ Fig.12を参照）,(1) 粗動, 微動の切替
えスイッチがある場合と (2) 本論文で提案した方法による自動切替えを使用した場合の補修作業にかかった時間を複数の被験Fig. 10 Photo of slave robot者（ 6 人）に対して測定し比較した. 実施した補修とは,Fig.12の円で囲われた部分の中に点在する欠陥パタン（ 五個 ）をス
レーブロボットが持っている工具でパタン全体をその周囲を含めて滑らかに削り取ることによって取り除く作業を指す. 被験者にはあらかじめ粗動, 微動切替えスイッチの使い方, タッチパ

JRSJ Vol. 13 No. 4—102—

May, 1995

ロボットによる人間の意図の能動的理解機能

551

おり, 実験条件 (1),(2) の結果の相違は粗動, 微動切替えの影響によるものと考えられる. また, 実験条件 (1),(2) による結果の相違をみるために, データに再現性があることから被験者全体の平均作業時間をとって比較することにする.Fig.15に補修したパタンごとの被験者全体の平均作業時間を実験条件別に示す.
subject 1
subject 2
subject 3
subject 4
subject 5
subject 670Time [sec]

60
50
40
30
20
10
0
1st

2nd

3rd

4th

5th

Trial
Fig. 13 Repairing time for each pattern in experiment(1)Fig. 11 System architecture

ネルの作動原理が説明してある. 粗動, 微動切替え以外の影響

subject 1
subject 2
subject 3
subject 4
subject 5
subject 670を少なくするため, 測定は各被験者が遠隔微細作業ロボットを60使った補修作業に慣れたと思われる時点から５回行いその平均

Time [sec]

をとった.

50
40
30
20
10
0
1st

2nd

3rd

4th

5th

Trial
Fig. 14 Repairing time for each pattern in experiment(2)Fig. 12 Example of micro patterns

以上の結果から補修に要した時間には個人差があるものの,Fig.13,Fig.14に補修したパタンごとの作業時間の関係を被験者別に示す.Fig.13は, 実験条件 (1) の時の結果を示し ,Fig.14
は実験条件 (2) の時の結果を示している. この結果から補修にかかった時間は被験者間でかなりの差が見られるるものの, 同一いるため, モード の切替えをするための行動による補修作業の被験者では１回の補修にかかる時間がほぼ一定で再現性のある中断がなく, また, 余分な意識を費やすことなく補修作業に集中ことが分かる. このことから, 被験者は補修作業にほぼ習熟してできる,2) 無意識的な行動を利用しているので, その切替えの方

日本ロボット学会誌 13 巻 4 号

同一被験者では実験条件 (2) に優位性が認められる. 本実験で提案した手法が操作性に優れている理由として,1) 手の接触情報という無意識的な行動を利用したモードの切替えを行なって—103—

1995 年 5 月

佐藤知正

552

西田佳史

市川純理

畑村洋太郎

最後に, 本研究を推進するにあたり助言を与えて下さった小70

experiment (1)experiment (2)谷良信講師（現, 東京電機大学）に感謝の意を表します.

60

Time [sec]

溝口博

参

50
40
30
20
10
0
1st

2nd

3rd

4th

5th

Trial
Fig. 15 Comparison of repairing time between experiment(1)and experiment(2) (average time of subjects)法を新たに覚えることに負担がないという点があげられる.

5.

結

論

人間の意図に沿った支援を提供するロボットに必須な機能として, 人間の行動からその意図を理解する「能動的意図理解機能」の概念を示した. これは, 意図伝達のメディアである人間の行動をロボットが情報収集して, そこから人間の意図を理解する機能である. この機能の特徴として, １）人間の階層的な伝達チャネルからの情報を多重的に入力すること, ２）多重的に入力された情報を, 並列して解釈すること, ３）入力した情報を人間の暗黙のルールに基づいて解釈をすることが挙げられる.
本論文では, また, 能動的意図理解機能を実現するためのアー

考

文

献

[ 1 ] K. Kawamura, S. Bagchi, M. Iskarous, R. T. Pack, A. Saad:“An Intelligent Robotic Aid System for Human Service”, Proc.
of AIAA/NASA Conference of Intelligent Robots in Field, Factory, Service, &Space, 1994. In press.
[ 2 ] 安梅, 高山:“高齢化社会の現状”, 日本ロボット学会誌, Vol11, No.5,
pp602-607, 1993.
[ 3 ] 平井, 佐藤: “テレロボットにおけるワールド モデル管理のための操
縦行動の理解機能”, 日本ロボット学会誌, Vol.7, No.6, pp714-724,
1989.
[ 4 ] 國 吉, 井上, 稲 葉:“人 間が 実 演し て 見せ る 作 業の 実 時間 視 覚 認識とそのロボット 教示への応用”, 日本ロボット 学会誌, Vol.9, No.3,
pp295-303, 1991.
[ 5 ] 池内, 末広:“視覚による組立作業理解のための作業モデルとそれに基づく動作生成”, 日本ロボット学会誌, Vol.11, No.2, pp281-290,
1993.
[ 6 ] 小林, 原, 内田, 大野: “アクティブ・ヒューマンインタフェース・ロ
ボット (AHI) のための顔ロボットの研究—顔ロボットの機構と 6 基
本表情の表出—”, 日本ロボット学会誌, Vol.12, No.1, pp155-163,
1994.
[ 7 ] 佐藤, 西田, 市川, 畑村:“ヒューマンインターフェースロボット -遠隔微細作業への適用-”, 第１１回日本ロボット学会学術講演会予稿集
Vol.1, pp363-366, 1993.
[ 8 ] Marjorie Fink Vargas, 石丸正 訳: “非言語（ノンバーバル）コミュ
ニケーション ”, 新潮選書, 1987.
[ 9 ] 立川啓二ら: ” コミュニケーションの構造”, NTT 出版, 1993.
[10] 佐藤, 市川, 光石, 畑村: “微細作業ロボット操作のためのヒューマン
インターフェースシステム”, 第１０会日本ロボット学会学術講演会
予稿集, Vol.1, pp425-428,1992.
[11] T. Sato, J. Ichikawa, M. Mitsuishi: “Micro teleoperation system concentrating visual and force information at operator’shand”, Proc. of International Symposium on Experimental
Robotics, pp118-124, 1993.
[12] T. Sato, K. Koyano, M. Nakao, Y. Hatamura: “Novel manipulation for micro object handling as interface between micro andhuman world”, Proc. of IEEE/RSJ International Conference onIntelligent Robots and Systems, Vol.3, pp1674-1681, 1993.

キテクチャを提案した. このアーキテクチャの特徴は , １ ）ロ
ボットが人を取り囲んだセンサ群構成をとること, ２ ）人間か
ら多重入力する情報交換ループと入力情報から人間の意図を解釈する意図理解ループをロボットが有することである.
このアーキテクチャを具体的に適用したロボットとして, 遠隔微細作業ロボットを構築した. このロボットは, 操作者の手と机の接触をタッチセンサパネルを利用することによって検知し ,粗動と微動を選択する. その接触動作は, 操作者がロボットに対して無意識にしている行動の例である. その自動選択支援により, 操作者はロボットに意識的に意図を教示することなく, 微細
作業では頻繁に生じる粗動, 微動の選択を円滑に行なうことが可能になった. この例のように, 能動的意図理解機能に基づいて,人間の行動を情報伝達チャネルとして積極的に利用することは,ロボットの操作性の向上に有効であることが確認され本論文で提案した機能の有効性が検証された. また, 提案したアーキテク
チャが能動的意図理解機能を実現する上での有効な手段を与えることが検証された.
人間の行動に適した取り巻きセンサの開発と, 計算機での人間のモデル構築法と入力情報の処理方法の確立, 能動的意図理
解機能の適用範囲の拡大などは将来の課題である.

JRSJ Vol. 13 No. 4—104—May, 1995