IoR (Internet of Robots)
ICTの利活用による複数台ロボットサービスの研究開発

ロボットがネットワークを経由しつつ、相互に情報交換するための、基盤研究に取り組んでいる。ICTを活用したロボットに応用できる安心、安全で快適な社会の実現に向け、高信頼なシステム基盤を提供する。
次世代のICT技術を活用したロボットプラットフォームシステム

サーバ

他ロボットの配置

緊急！
位置情報

徘徊老人追跡目指しているロボットプラットフォーム

プラットフォームとは…
ハードウエアやソフトウエアを動作させるために必要な、基盤となるハードウエアやOS、ミドルウエアなどのこと

生体情報状態状態
徘徊老人追跡クラウドサーバ
・データ蓄積・分析・計算ロボットミドルウエア・ロボットの情報収集

ソフトウエアの動作を支援する

これからの情報社会

徘徊老人追跡

リハビリ支援介護施設における見守りシステム
ARTICLE IN PRESS
R.L. M andryk, M .S. Atkins / I nt. J. H uman-Computer Studies 65 ( 2007) 329–347

337

ロボットミドルウエア
人の感情傾向分析

治療方法選択概要 仮説/検証Fig. 8. Surfaces depicting how G SR , H R , EM G smiling, and EM G frownin g are converted into arousal and valence.

Table 1
M ean arousal and valence values from the fuzzy and manual approaches

IUO

学、名古屋大学

Playing against computer

Playing against friend

Playing against stranger

D ifference between conditions

M ean

St. D ev.

M ean

St. D ev.

M ean

St. D ev.

Fp

Z2

Fuzzy approach

A rousal
Valence

66.2
65.5

23.5
7.4

69.7
71.9

11.9
7.1

71.9
68.1

31.2
6.2

0.09
5.70

.919
.022

.02.53M anual approach

A rousal
Valence

63.1
47.2

21.3
2.5

64.7
52.7

10.9
2.6

66.4
49.0

28.1
2.3

.97
21.2

.967
.001

.01
.81

・複数のプログラムの連携

あらゆるデバイスがネットワークに繋がる！

様々なロボットが集めたデータをサーバを通して共有！！

Play condition affected valence, but not arousal for both approaches.

一人で楽しく安全に歩行運動ができる「リハビリ向け歩行支援ロボット」
6.3. Fuzzy approach resul ts

The mean resul ts are shown in Tabl e 1. A repeatedmeasures A N OV A shows that there was a signi ﬁcantdifference in valence between the three play condition s.
Post-hoc analysis reveal ed that valence was higher whenplayin g against a friend than when playing against thecomputer (p ¼ .001) or a stranger (p ¼ .005). There was nodifference in arousal between conditions.

コンテキスト脈拍セン
イサービスの歩行リハビリの例[1]ロボットが提供する価値
センサ 、制御
サーをPrior work reveal ed that G SR and EM G jaw were higher
when playi ng against a friend, over playi ng against acompu ter (M andryk and I nk pen, 2004; M andryk et al.,2006b). W e would expect that arousal and valence would
be higher when playing against a friend, over playingagainst the computer . To examine whether our model isachievi ng the predicted results, we looked at the meanvalues of arousal and valence across the play condition s.
The mean resul ts are shown in Table 1. A repeatedmeasures A N OVA shows that there was a signiﬁcan tdifference in valence between the three play conditio ns.
Post-hoc analysis revealed that valence was higher whenplayi ng against a fri end than when playing against thecompu ter (p ¼ .005). There was no signi ﬁcant difference inarousal between the condition s, althoug h mean arousal
was greater when playing against a friend over playing
against a computer .
6.4. M anual approach results
W e also used a manual approach to calculate arousal andvalence for each sample. The manual approach wasimplemented in order to conﬁrm that the output from thefuzzy logic model was on track. For the manual calculations,
we used the normalized G SR signal as the arousal metricsince G SR is a linear correlate to arousal. For valence, wetook normalized EM G smiling, and subtracted EM G frowning,and re-normalized to generate a number between 0 and 100.

感情要求
推測

今後発展していくロボットも例外ではない

ログサーバ

6.5. Comparing fuzzy and manual results

使用して情報 歩行支援、リハビリ誘導
測定

W e wanted to compare the arousal and valence resul ts
from the fuzzy model to the results from a manualapproach using a distance metric. A s such, we took theabsolute difference between the fuzzy resul t and themanual resul t for each value for arousal and valence forall six participants, in all three cond itions. The meandifferences andmaximum
differences foreach
conditio n are shown in Tabl e 2. W hen averaged for eachconditio n, the mean differences between the fuzzy andmanual approach were between 3% and 6% for botharousal and valence. The maximum difference between thefuzzy and manual approaches for both arousal and valenceoccurred in the friend condition (arousal ¼ 20.4% andvalence ¼ 41.8% ).
I n all, the fuzzy approach performs in a very sim ilar
manner to the manual one. D ifferences were computedfor every sample in the time series, (147176 sampl es),yet mean differences were only on the order of 5% , andmaximum differences were always less than 50% .
A n example histogram of these differences for valence

楽しく安心歩行運動
感情解析

・複数のプログラムの連携- センサとロボットのプログラム連携を支援するミドルウエア・ロボットの情報収集- 教育に向けたロボットの情報取集を支援するプラットフォーム
・クラウドサーバ- ロボットから収集した情報を分析処理した時の性能調査

歩行能力の常時推定
脳波センサーをアセスメントで安心
使用して・ロボット案内で楽しく運動 ・効果提示でやる気アップ
測定・アドバイス、ログ管理
・安全制御で安心

2時間プラン

歩幅/筋力
びたくない
推定

魔をされずに自分の足で歩きたい
近足腰が弱くなったと感じる
切なあの人に歩いて会いに行きたい制御
間や家族と旅行に行きたい
いすから卒業したいと一緒に遊びたい、かけっこしたい

ラッセルモ
デルに基づく感情解析

訓練者の負担軽減
・患者を支える負担なし
・元気な方はお任せでロボット制御用マシン1

ログ
ロボット制御用
マシン2

モニタ

・・・

モニタ
ログ

ログ

API

API

ハードウェア命令セット1

ハードウェア命令セット2

動作命令

ログ

ログ

動作命令

ロボット1

ログ
ロボット2

情報収集プラットフォームの構成

法人 あけぼの会,歩行訓練専門コース,

mi-a.jp/nagomi_rehabili/service/walking/index.html

ログ

人の感情、傾向をフィードバックするクラウドシステム

複数台ロボットの総電力の削減、コンテキストアウェアロボット、マルチロボット制御などの研究で様々な成果があります。

リハビリ支援ロボットと情報利用における実現段階•••

歩幅推測およびロボット移動による歩行支援• 脛の加速度センサ• 距離センサ
インターフェイス上での達成度の表示による意欲向上
ユーザビリティ評
価では「使い方」，「継続」，「意欲」項
目で平均より良い評価が得られた.

情報利用における実現技術

リハビリ支援ロボットとスマートフォン画面の連携
第一段階

第二段階

第三段階

目的

個人状態の把握，制御個人情報の蓄積，共有

複数人（組織）情報の蓄積，共有効果

安定した動作，性能

症状の改善（継続の動機づけ，家族の支援）

改善方法の共有，組織レベルでの病状の改善

技術

センシング
分析

ネットワーク（C/S)、データベース、
Web 技術
ミドルウエア

情報共有方法、ミドルウエア、第一，第二段階をベースとした分析方法

方法

相関，予測，学習蓄積，分析，共有蓄積，分析，共有制御

ロボット，移動計算機

分散計算機

処理位置

ローカル

ローカルサーバ

グローバルサーバ

高度な分散ロボットシステムにICT技術を統合する（クラウドシステム、分散ノードのリアルタイム制御、効率的なデータ収集、クラウドシステムと連携たデータ解析、スマートフォンからのリアルタイムのアクセスと閲覧、ノードの障害の検知や、自動復旧）、また、感情解析技術などの応用を必要とする企業との連携を希望する。

工学部、情報工学科准教授

菅 谷 みどり■お問い合わせは 芝浦工業大学 複合領域産学官民連携推進本部 03-5859-7180 sangaku@ow.shibaura-it.ac.jp