環境情報を理解してサービス提供を行うロボットの実現
佐竹聡†

神田崇行† Dylan F. Glas†

塩見昌裕†

石黒浩†

萩田紀博†

公共空間にいる対話ロボットにおいて，対話可能な人間を発見し，その人が潜在的必要としているサービスを見積もることは重要である．本論文で紹介するロボットは，(1)人間の軌跡を蓄積しク
ラスタリングすることで「いつ」「どこ」で「どんな行動」が頻繁に行われるかという場所と行動の知識を自動的に取得し，(2) 取得した知識に基づいて人間の行動を予測し，(3) 予測された場所と行動から対話相手を選択し，(4)予測された対話場所から提供するサービスを決定する．実際に道案内と客引きサービスを行えるロボットを実装し，ショッピングモールでフィールド実験を行った．フィールド実験の結果，環境情報を理解してサービスを提供するロボットの情報を聞いて貰えるようになった．

The guide robot that provide information efficiently by understanding
environment from accumulated trajectories
SATORU SATAKE† TAKAYUKI KANDA †DYLAN F. GLAS†

MASAHIRO SHIOMI† HIROSHI ISHIGURO†NORIHIRO HAGITA†

This paper reports about the development of a robot that operates in a public place to serve for ordinary
people. For such a robot, it is important to find a person who potentially needs some services. Our approach is
to enable the robot to understand the environment by (1) abstracting information from tens of thousands ofaccumulated trajectories, (2) predicting people behaviors from the abstracted information, (3) selecting aperson who have a potential needs, and (4) selecting a service from place-based context. We implemented aninvitation service and recommendation service, and run a field trial in a shopping mall. The result demonstrates
that the understanding of the environment helps the robot to provide information for more people than the robot
without having such abstracted information about environment.

1.

はじめに

対話ロボットの研究が進み，従来，研究室の中で研究されていた段階から，実世界で一般の人々と対話する段階へと移行しはじめた[3,4,5,6,8,9]．こうした対話
ロボットに期待されている役割の一つは，道案内や店提供するかを決定しなければならない．(2)それぞれの人間ごとに潜在的に必要としているサービスが異なるため，ロボットは「どのサービス」を提供するのかを決定しなければならない．
位置情報に基づき，ユーザのコンテキストを推定し，最適な情報提供を行うことは従来から研究が進められ

舗紹介といった様々な情報提供サービスの実行である．

てきた[10,11,12,13]．また環境情報の理解に向けて，ロボットが移動能力を持つ場合，潜在的にサービス

歩行軌跡の獲得やその解析についても研究が行われてを必要としているユーザに対して積極的なサービス提いる[14,15,16,17]．しかし，サービスを提供する前に供が期待できる．例として，ショッピングモールで道ロボットは対話相手に向けて移動しなければならないに迷っているお年寄りをロボットが発見して，道案内ため，提供するサービスを決定してから実際にサービをする場合が挙げられる．ロボットからお年寄りに近スを提供するまでに時間差が存在する．例えば，地図づき声を掛けることで，ロボットの提供できるサービを見ている人間に対して道案内サービスを提供するたスをお年寄りが知らない場合やロボットへ尋ねることめにロボットが近づいたとしても，(1)ロボットが近をためらっている場合にも情報を提供可能となる．しづいている間に人間が地図の前から立ち去ってしまう，

かし，提供可能なサービスが複数ある公共空間では 2

や (2) ロボットが到着する時には地図を見ることにつの問題が挙げられる．(1)公共空間には複数の人間

集中しておりロボットの存在に気付かない，といったが存在するためロボットは「誰」に対してサービスを失敗が発生してしまう．つまり人間の行動を予測し，対話相手やサービスを決定する必要がある．しかし場† (株) 国際電気通信基礎技術研究所知能ロボティクス研究所
ATR Intelligent Robotics and Communication Laboratories

所と行動に関する知識なしに予測を行うことは困難で情報処理学会 インタラクション 2009

Robovie が後退移動することを禁止した．

ある．
我々は，ショッピングモール環境を訪れた 26863 人

2.2.2 センサの軌跡を蓄積してクラスタリングを行った．クラスタ

人々にアプローチをするためには，ロボットの位置

リングの結果，その環境における人の行動が分類されと人々と自身の位置をロバストに認識するシステムがる．例えばウィンドウショッピングをしている人はど必要である．我々は環境にセンサを埋め込み，人々やこで立ち止まることが多く，次にどこへ動く頻度が高ロボットの位置をトラックする方法を取る．6 個のいのかという場所と空間における知識が取得できる．

SICK LMS-200 レーザーレンジファインダが追跡を必蓄積された軌跡情報から，場所と空間における情報を要とする範囲に設定してある．個々のレーザーレンジ

要約しロボットに利用することを，本稿では「環境情ファインダは最大 80m の距離を誤差 1cm で計測可能報の理解」と呼ぶ．

であり，26ms ごとに 180°の計測範囲から 0.5°間隔

ロボットは環境情報を要約して得られた情報に基づでデータを取得している．

いて「誰に」，「どのサービス」を提供するかを決定すロボットと人間の検出および追跡は，Glas ら[1]のる．つまり人間が向かう場所とその時の行動を予測しアルゴリズムに基づいている．このアルゴリズムではて，最も対話が行いやすい人間とサービスのペアを決パーティクルフィルタにより人の位置や速度が検出さ定する．自動的に取得した環境情報からロボットに提れ，形状を解析することで人の向いている方向が検出供させるサービスを決定することは，これまでに行わされる．本システムは 20 m x 5 m の範囲をカバーし，

れてこなかった試みである．

同時に 20 人以上の人間の位置を検出可能である．

2.

環境，ハードウェア，タスク

2.3

タスク

ロボットは，モールの廊下に配置されており，訪問

我々の研究は自然に発生するヒューマンロボットイ

客に対して 2 種類のサービスを提供する．1 つ目のサ

ンタラクションに焦点を当てているため，実環境におービスは道案内である．ロボットは，訪問客に対してける現実的なシナリオが必要となる．我々は，ショッアプローチし，「こんにちは，どんなお店をお探しでピングモールを環境として選び，ロボットはショッピ

すか？」と問いかけを行う．訪問客が行きたい場所をングモールに関する情報を提示する．具体的には，おロボットに尋ねた場合，ロボットは発話と指差しで質店に対する推薦情報を提示することによる客引きや，問された場所を答える．

ショッピングモールの道案内を行う．

2 つ目のサービスは客引きである．ロボットは，訪

ショッピングモール環境

問客に対して，「こんにちは，お買い物ですか？」と2.1

ロボットは，有名なアミューズメントパークである

問いかけを行う．訪問客がロボットの質問に「はい」

ユニバーサルスタジオジャパンと駅の間にあるショッと答えた後，「ここのお店はいい商品が揃っています

ピングモールに配置された．ショッピングモールの主ので是非寄って行ってくださいね」と客引きを行う．

な客層は，若い人のグループやカップル，そして子供サービスが終了した場合（ロボットの質問に「いい連れの家族である．ロボットは廊下の 20m の部分をえ」と答えた場合も含む），ショッピングモールのお移動している．その廊下の片側には洋服屋やアクセサ

勧め情報を訪問客に対して開始する．ロボットは，おリショップが存在し，反対側はオープンバルコニーと勧め情報としてショッピングモールのお店に関するなっている．

24 個の推薦情報を持つ．

2.2

ハードウェア

訪問客がロボットと対話を行うか否かというのは自2.2.1 ロボット

由であり，対話を始めた場合に途中でやめることもも

我々は，人間と似た形状を持つコミュニケーション

ちろん自由である．安全のために我々のスタッフが離

ロ ボ ッ ト Robovie を 使 用 し た ． Robovie は ， 高 された場所からロボットを見守っていたが，訪問客から120cm，直径 40cm の大きさを持ち，WiFi 通信といっは離れた位置で見守り，ロボットのアプローチ行動をた計算リソースを持つ．Robovie の移動プラットフォ

助けたり訪問客に働きかけたりといった影響を与えな

ームは Pioneer3DX である．我々はその移動速度を前いように配慮した．

進方向 600 mm/sec(約 2.0km/h)および，回転速度を 60
degree/sec に設定した．Pioneer3DX の設定ではもっと

3.

移動軌跡の蓄積に基づく環境情報の理解

高速な移動(1600 mm/sec 以上)も可能であるが，安全

我々は，蓄積した 26863 人の軌跡情報に対して文献のため低い速度を設定している．また転倒を防ぐため，[7]の手法を適用し，空間のどの場所でどんな行動が環境情報を理解してサービス提供を行うロボットの実現

起こりやすいかという場所と空間に関する知識を得，3.3

システムに「環境情報を理解」させる．本節はこの技

それぞれのクラスタに分類された軌跡を集めること

術を簡単に紹介する．

大域的行動プリミティブによる行動予測

で，そのクラスタに属する軌跡を示す人間の将来にお環境情報は，歩くや止まるという人々の基本的な動ける位置と行動を予測可能となる．あるクラスタに分きを表す局所的行動プリミティブ，空間上の動きを分類された軌跡から，我々はグリッドごとにおける局所

類し，人間の場所や行動の予測に用いる大域的行動プ

的行動プリミティブの出現確率を求めた．各確率は，リミティブから構成される．

そのクラスタに分類された人間が現れてから任意の時

3.1

局所的行動プリミティブ

間ごとに計算され，予測マップ（expectation map）に

局所的行動プリミティブは 2 秒間の人の軌跡を， 4

記録・管理される．したがって，そのクラスタに属す

つ の ク ラ ス に 分 類 し た (fast-walk ， idle-walk ，る人間の将来位置および行動は予測マップに記載されwandering ， stop) も の で あ る ． 我 々 は SVM(Support

た確率として予測される．

Vector Machine)を用いて軌跡の分類を行った．この分ある人間の予測位置は，位置の期待値として求めら類は，各軌跡の形状と速度の特徴量に基づいて行った．

れる．「人間のトラッキング」から人間の軌跡が検出された場合，観測された軌跡と最も近い 5 つのクラス
タを決定し，各クラスタの予測マップをマージするこ(a) fast-walk(b) idle-walk (c)wandering (d)stop

図1 4 種類の局所的行動プリミティブ

3.2

大域的行動プリミティブ

ショッピングモールにおいて，多くの人々は，例えば目的地に向かっているやウィンドウショッピングをとで，将来の位置に関する確率分布を計算する．図 3はある人間の予測マップを様々な時刻で記録したものである．太線で描かれた丸がスペースを歩く人間の位置を示している．予期された軌道は，廊下を左下から右上へと移動するものであり，図 3 においては人間が予測通りの軌跡を通ったことがわかる．

行っているといった，比較的単純な意図に基づいて行
動していると考えられる．したがって，似た意図に基

person 1 here

づいた人々の移動軌跡や速度はお互いに類似する．例
えば，急いでいる人は，最短距離を早い速度で移動する一方で，ウィンドウショッピングを行う人は店舗のt1+5

横をゆっくりとした速度で移動する．

図3 大域的行動プリミティブによる行動予測

類似した人々の軌跡を分類するため，集めた軌跡に

4.

t1+10

t1+15

アプローチビヘイビアのモデル化

対して DP マッチングに基づくクラスタリングを行った．結果として我々は 500 のクラスタを得ることがでサービスを提供する前にロボットは対話相手に近づき，そのうちいくつかは忙しい人間のパターンを示し

く必要がある．本稿ではロボットが対話相手に近く行た(図 2(a))．またいくつかは，ウィンドウショッピン

動である「アプローチビヘイビア」を， (1) 対話相

グのパターンを示した(図 2(b))．図 2 において色の濃手の選択，(2) 対話相手に対してアプローチを行う，い箇所は，そのクラスタに分類された軌跡が頻繁に通(3) 近い距離で対話を開始する，という 3 つの行動シ

過する場所を示す．また色の薄い箇所は，そのクラス

ーケンスとして定義する．

タに分類された軌跡が通る頻度の低い場所を示す．なお，図 2 では横幅として 20m の範囲を掲載した．

まず，本稿で使用するモデルに至る前に，我々はシンプルなアプローチビヘイビアを実装した．シンプルなビヘイビアの動作は，(1) ロボットは最も近くにいる人間を対話相手に選択する，(2) 対話相手に対する最短距離をパスとして選択する，(3) 社会的距離(3 m)に入ったとき対話相手に挨拶を行う，という 3 ステップからなる．残念ながらシンプルなアプローチビヘイ(a) 急でいる人(b) ウィンドウショッピング

図2 大域的行動プリミティブの例

ビアはしばしば対話の開始に失敗した．本節では，それらの失敗から我々が得た知見と，知見に基づき適切なアプローチビヘイビアを効果的に実現するため我々が導入したモデルを紹介する．

情報処理学会 インタラクション 2009

ットが話しかけている間，壁にかけられた地図を男性が見続けているが (図 4(b))，男性は全くロボットの表1 失敗の分類
カテゴリ

発生したこと発話を聞いておらず(図 4(c))，ついにはロボットを一度も見ること無く去ってしまう(図 4(d))．彼がこのような行動をとった理由として，(1) 周囲が騒がし

unreachable- ロボットが人間に近づけないかったためロボットの発話を聞いていなかった，(2)unaware- 人間がロボットを見ていないロボットの発話を聞いてはいたが，彼に向けられてい- 人間がロボットの話を聞いてないるものだと認識されなかった，(3) ただ単純にロボッ- 人間がロボットに気付き，手を翳すといっ

トを無視した，の 3 つが考えられる．

unsure

た反応をしめす．しかしロボットが何のレス

rejected

図 5 は，2 人の女性が一緒に歩いている(図 5(a))時ポンスを返さないため，立ち去るに発生した別の例を示している．ロボットは，その内- 人間はロボットの存在と，ロボットからの一名に対してアプローチを開始し，彼女の視界に入っ

挨拶に気付いているが，対話を開始しない.

た(図 5(b))．続いてロボットが社会的距離に入ったとき，ロボットは彼女の右側にいた(図 5(c))．しかし彼

4.1

女がロボットでなく店舗を見ていたため，彼女は何事失敗から得られた知見

多くの人々がロボットを無視し，通り過ぎていった．
それらの失敗は，シンプルなアプローチビヘイビアのも無かったかのように歩き，ロボットは無視されてしまった．

問題を反映している．我々はシンプルなアプローチビ

AA
Apppppprrroooaaaccchhhtttaaarrrgggeeettt

ヘイビアに何が不足しているのか，失敗を分析し，4つのカテゴリ(unreachable，unaware，unsure，そして，
rejected)に分類した(表 1)．以後個々のカテゴリを説明し，どうすれば失敗を避けられるかについて議論する．
Unreachable(a) ロボットが左側の女性にア (b) ロボットが女性の視界にはプローチ
いったが，注意を払われない

一つ目のカテゴリである unreachable は，ロボット
が対話相手に対して十分に近づけなかった場合である．
この失敗は，(a)ロボットが人間よりも遅いこと，(b)ロボットが離れていく人間を対話相手に選択すること，の 2 つを原因として発生する．
(c) ロボットが女性の右側から入ったが，女性は全くロボットを見ていないUnaware(d) 女性は立ち去る

図5 “Unaware” ：話しながら歩いている人へのアプローチ

Unaware に分類される失敗を避けるためには，自分自身の存在を相手に知らせるようアプローチの機能を(a) 地図を見ている人に近づく(b) ロボットは発話を開始高める必要がある．
Unsure
我々は別のタイプの失敗に対して unsure というラベルをつけた．時おりロボットの存在を人間が気付いているにも関わらず，対話の開始に失敗することがあった．彼らは，ロボットの動きを観察し，ロボットの(c) ロボットとは別の方向を向く(d)ロボットを一瞥もせず立ち去る

図4 “Unaware”：:地図を見ている人へのアプローチ

発話を認識していた．しかしながら，ロボットの意図が彼ら自身に向いているかの確信が持てず，立ち去ってしまった．特に幾人かの人々は，挨拶を聞いた後にロボットの存在に気付かない場合，ロボットが発話していても，ロボットは対話相手として認識されない．
図 4 はそのような一例である．この状況では，ロボロボットの反応を見る行動を行っていた．しかしそのような行動に対して準備がなされていたなったため，ロボットは適切な反応を返すことに失敗してしまった．

環境情報を理解してサービス提供を行うロボットの実現

結果，ロボットは対話の開始に失敗し，対話相手は立ち去ってしまった．

表2 アプローチビヘイビアのモデル
フェーズ

ロボットの行動対象となる失敗

対話相手の決定

対話する可能性が高Unreachable

い人間を選択Rejected

公共距離でのイサービスを行う場所

Unawareンタラクション

へ先回りし，ロボッ
トの存在を知らせる(a) ロボットが女性に対してアプ (b) ロボットが挨拶し始めたとローチ
き，女性が立ち止まる

社会距離におけ対話の意図をノンバる対話のイニシーバルに知らせる

Unsureャライズ

対話相手の決定最初のフェーズは対話相手の決定である．まずロボットは，人々がどのように歩くのかを予測する．予測を用いて，だれがどこに向かっているのか，およびそ(c) 女性はロボットの反応を観察 (d) ロボットがすぐに反応を返せなかったため，立ち去るの場所にはロボットの移動能力で到達できるかを判断

図6 “Unsure” ：ロボットが自信に話していることに確信が持ロボットはどのサービスを行うかを同時に決定できる．

てない女性の場合

加えて訪問客ごとに，ロボットとインタラクション

図 6 にこのような失敗の一例を掲載する．女性と男の意図がありそうかを見積もる．意図の見積もりは非性が環境に現れ(図 6(a))，ロボットは女性に近づいて常に困難であるため，本稿では，忙しい人々はロボッ

挨拶を行った．彼女は歩くことをやめ，手をロボット

トと対話する意図は少ないと判断し，アプローチの対の顔にかざしてロボットの反応をみた(図 6(c))．しか象から除外する方針をとる．

し，ロボットが何の反応も返さなかったため，数秒後

公共距離でのインタラクションに彼女は立ち去ってしまった．

する．人間の向かっている目的地を予測することで，次のフェーズは公共距離でのインタラクションであ

この失敗を避けるには，ロボットは，対話相手とのる．このフェーズでは，対話相手が向かっている目的

間で相互理解を構築する必要がある．加えて対話意図

地へロボットが先回りし，対話相手の方向にロボットを人間に対して伝達するためには，対話相手の動きにの顔の方向およびに身体の向きを向けることで，公共素早く反応させる（例えば，人間のほうに顔を向ける，

距離においてロボットの存在を対話相手に知らせる．

ロボットの身体方向を人間にむける)必要がある．

社会的距離における対話のイニシャライズ

Rejected

最後のフェーズは，社会的距離における対話のイニ

幾人かは，恐らく忙しかったため，ロボットとの対

シャライズである．このフェーズでは「こんにちは」話自体に興味を示さなかった．そのような人々は，ロと発話し対話を開始することが目的であるが，単純でボットの存在と対話意図に気付いたにも関わらず，ロはない．人々は時おりロボットの発話に気付かない，

ボットを一瞥しただけでロボットを避けて通り抜け，

またロボットの発話が自身に向けられていることを認

ロボットの対話を拒絶した．我々はこの失敗を識できない．したがって，ノンバーバルな行動を通し

rejected と呼ぶ．このような人々に対処する手段は，てロボットからの対話の意図を伝える必要がある．本

単にアプローチを行わないことである．

稿では，対話相手がコースを変えたとき，ロボットは

4.2

モデル化

シンプルなアプローチビヘイビアの失敗から得られた知見に基づいて，我々はより効果的で適切なアプロ

素早く対話相手の方向を向くことで，ロボットの対話
意図を明確に伝える戦略をとる．

5.

実装

ーチビヘイビアに関するモデルを開発した(表 2)．モ
デルは 3 つのフェーズから構成される．

我々はサービス決定までを 4 つの関数で実現した．
(1)まず，2.2.2 節で説明した人間のトラッキング，(2)3.2 節で説明した人間の行動予測，(3) 対話相手およ情報処理学会 インタラクション 2009

び提供サービスの決定，そして(4) 対話のイニシャラ

る時刻 t の予測位置を 5.1 節の方法で決定した結果をイズ，の 4 関数である．これらの関数はこの順番で実示す．Papproach(i,t,s)は見積もられたアプローチの成功行される．

率 を 示 し ， Pack(i,t) ， Pfront(i,t) ， Pserve(i,t,s) ， そ し て

対話相手および提供サービスの決定

5.1

Uncertanty(t)の 4 つ(図 8)から計算される．それぞれ

図 7 に対話相手および提供サービス決定の概要を示の確率の計算方法は以下の通りである．

す．ロボットは，まず対話相手の軌跡を予測し，続いてターニングポイントを決定する．ここでターニング

Pserv(i,t,s)

Pfront(i,t)

ポイントは，その点にロボットが到着した後，ロボッ
トの移動プラットフォームを回転させ身体方向を対話パスが描かれている．ロボットは，まず首のモータを動かし対話相手に視線を向けながらターニングポイン

Probability

相手へ向ける点である．図 7 では，3 つのアプローチ

Uncertanty(t)Pack(i,t)

トに向かい，ターニングポイントで対話相手の到着をt1

待ち受ける．対話相手が社会的距離まで近づいた時に

t2

t3

t

5.2 節に記述する対話のイニシャライズを行う．なお
図 7 に記載されたサービスポイントは，各サービス(道案内や客引き)の基準となる点である．道案内サー
ビスの場合，地図の前にサービスポイントがあると定義した．

図8 図 7 上に描かれた人間の確率関数

Pack(i,t)
これは，対話相手が対話を開始するかどうかを示す
確率である．正確にこの確率を見積もることは困難であるため，我々は 4.2 で示した方法で行う．つまり，将来におけるビヘイビアが fasty-walk である人間よりService point: Pos(s)も idle-walk となる人間を選択する．すなわち，現在

The robotから t 秒後のちに Pos(i,t)で人間 i が idle-walk となる
Map

確率を Pack(i,t)とする．

Pserv (i,t,s)

Pfront(i,t)
これは，ロボットが対話相手に対して前方からアプ

tarrivet2

t3

The person

t1tmarginTurning point

ローチできる確率を意味する．前方からアプローチするためには，ロボットは対話相手が通る軌跡上に移動すれば良い．移動後に，対話相手の方を向く時間も考慮して，ロボットの方向を変更可能なタイムマージンの大きさも考慮した．結果として，以下の計算式に基

図7 対話相手およびサービスの決定
表3 対話相手およびサービスの決定アルゴリズム
1.

For each person i, for each t (t0 < t < t0+20), for each s calculate
Papproach(i,t,s) = Pack(i,t) ·Pfront(i,t) ·Pserve(i,t,s) ·Uncertatinty(t)2.

Find i’ , t’ , s’ which satisfy
Papproach(i’,t’, s’) = max( Papproach(i, t, s) )3.

Select i’ and s’, Approach to Pos(i’, t’)

システムは最も適切な対話相手および提供サービスを決定するために表 3 に記載されたアルゴリズムを実行する．表 3 において i は人間の ID を示し，t0 は現づいて計算することにした．
1.

ロボットが Pos(i,t)に到着する時刻 tarrive を計算

2.

tmargin = t - tarrive. If

3.

Pfront(i,t)= tmargin / threshold.

tmargin < 0, Pfront(i,t)=0

If tmargin >threshold, Pfront(i,t)=1
公共距離におけるロボットの存在を知らせるには高い
Pfront(i,t)を選ぶ必要がある．図 7 において時刻 t1 までにロボットは Pos(i, t1)に到着できない．したがってPfront(i,t1)は 0 となる．また t2 における tmarging が t3 よりも多い(図 7)ため，図 8 では Pfront(i,t2)> Pfront(i,t3)となる．
Pserv(i,t,s)
これは，ロボットがサービス s を提供できる確率を

在の時刻を，t は未来の時刻を示し，s はサービスの示す．本稿で扱う各サービスは場所に依存しているた

種類(道案内か客引き)を示す．Pos(i, t)は人間 i におけめ，各サービスを行う基準点 Pos(s)と Pos(i,t)の距離

環境情報を理解してサービス提供を行うロボットの実現

から Pserv(i,t,s)が計算される．Pos(s)に近いほどユー

88.9%を示した．

ザがそのサービスを要求する可能性が高い．

6.

Uncertanty(t)フィールド実験

ロボットがアプローチパスを計算する上で対話相手

我々は，環境情報を理解してサービス提供を行うロの軌跡を予測する必要があるが，対話相手の数秒後のボットの効果を評価するためショッピングモールでの軌跡の予測には不確かさが存在する．もしシステムがフィールド実験1を行った．ロボットのタスクは，訪

遠い未来の位置に従ってアプローチプランを立てた場

問客に近づき，道案内や客引きを行うことである．環合，予測位置に生じるエラーは大きくなる．したがっ境やタスク内容の詳細は 2 章で説明した内容と同一でて Uncertanty(t)を導入することでこのエラーに制約をある．

加えている．Uncertanty(t) は大きな t ほど大きくなる．

6.1

我々は，シンプルなサービス提供を行うロボットと対話のイニシャライズ

5.2

実験方法

対話のイニシャライズの目的は，ロボットの対話開提案したサービス提供を行うロボットを比較すること

始に関する意図をノンバーバルに提示することである．

で，効果を評価する．シンプルなサービス提供を行う

この関数は，社会的距離内で行われた対話相手の行動

ロボットは，4 節で説明したシンプルなアプローチビに基づきロボットの行動を決定する．

ヘイビアで近づきランダムに提供するサービスを決定

表 4 にこの関数の戦略を掲載する．この関数では，する．提案するサービス提供を行うロボットは，5 章

対 話 相手 の 行動 を 4 つのカ テ ゴリ (approaching，

で説明したテクニックを全て実装したロボットである．

stopping，avoiding，そして leaving)に分類する．

比較に当たって，それぞれのロボットごとに 20 分

もし対話相手がコースを変更してロボットを避けた場の長さのセッションを 2 回行った．
「シンプルなサー

合，その行動は avoiding に分類され，対話の意図を

ビス提供ロボット」と「提案するサービス提供ロボッ

示すためにロボットは身体の方向を素早く対話相手のト」の両条件はカウンターバランスをとるようセッシ方向へと向ける．もし対話相手が立ち止まった場合，ョンに組み込まれた．全体として，各々のロボットご

ロボットは対話を開始する．対話相手がロボットからとに計 40 分の試行が行われ，ほぼ同数のアプローチ

離れていった場合，ロボットは対話の開始をあきらめ

ビヘイビアが実行された．

る．

6.2

図 10 に比較した結果を掲載する．フィールドトラ

表4 対話のイニシャライズでの戦略

イアルにおいて，ロボットがアプローチを行った人間

人間の行動

ロボットの行動

approachingアプローチ

stopping

対話開始

avoiding

インタラクションの意図を強

35%

く提示

30%

対話開始を諦める25%

leaving

実験結果: 成功率の向上

が立ち止まり，2.3 節でのべたお勧め情報を最後まで聞いていた場合に，対話が成功したと定義した．

20%
15%

robot
personrobot

10%
personperson

5%

robot

0%

(a) approaching(b) avoiding(c) leaving

Proposed

図9 対話のイニシャライズで使用する軌跡の分類

Simple

図10 フィールド実験の結果

本関数では，対話相手の軌跡をロボット中心の座標系に変換し，その後 SVM を適用した．SVM は，変換した対話相手の軌跡 1 秒分のデータを分類する(図 9)．

1

この分類には，軌跡の形状，速度，そして方向といっ使用するという条件でショッピングモールの管理局かた特徴量が使用された．45 の軌跡データを学習に使ら許可を頂いた．また実験プロセスは ATR の倫理審用した結果，その認識率は leave-one-one 法によれば査委員の承認を経て行った．

本実験にあたり，記録したデータを研究目的にのみ

情報処理学会 インタラクション 2009

提案手法では 19 回のうち 6 回の対話が成功した．
一方，シンプルなサービス提供では 18 回中 1 回しか
成功しなかった．カイ二乗検定により，条件間の有意差を得た(χ2(1) =4.081, p<.05)．また残差分析を行っ
た と こ ろ ，提 案 手 法に おい て 成 功 した 対 話 は多 く
(p<.05)，失敗した対話は少ない(p<.05)ことが分かった．
したがって実験結果から，提案手法により情報を聞いてもらえるようになったと言える．

7.

結論

本稿は，公共空間にいる対話ロボットが「どの人間」に対して近づき「どのサービス」を提供すれば良いかを判定し，サービスを提供するロボットを作成した．我々のロボットは，26863 人の移動軌跡を要約した情報に基づいて対話相手と提供サービスを決定した．
つまり，要約された環境情報から人の行動や位置を予測し，最も対話を行える可能性が高い人間に近づき，最も対話が行える可能性が高いサービスを提供した．
本稿では，道案内サービスと客引きサービスを提供
可能なロボットを実装し，フィールド実験を行った．
フィールド実験の結果は，環境情報を理解するロボットの有効性を示した．環境情報を理解してサービス提供を行うロボットでは 19 回中 6 回の対話が推薦情報まで聞いて貰えたのに対して，環境情報を使用しないロボットでは 18 回中 1 回の対話しか推薦情報まで聞いて貰えなかった．以上より環境情報を理解して対話
対象およびサービスの決定に用いることでロボットの情報を聞いて貰えるようになったといえる．
謝辞

本研究に参加して頂き，様々なご支援をして頂いた住商アーバン開発株式会社の管理スタッフの皆様に厚く感謝を申し上げます．また本研究にご協力頂
いた ATR 知能ロボティクス研究所の秋本氏，宮下氏，
胡桃沢氏に厚く感謝申し上げます．なお，本研究は，総務省の研究委託により実施したものです．

参

考

文

献

1) D. Glas et al.: “Laser Tracking of Human Body
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