人-ロボット相互作用における身体動作の数値解析- 協調的動作の重要性 神田崇行 1
1

石黒浩 1,2

ATR 知能ロボティクス研究所,2

今井倫太 1,3

大阪大学,

3

小野哲雄 1,4

慶應大学,

4

はこだて未来大学

概要:
概要 人とロボットのコミュニケーションに関する従来研究から視線や身体の同調的動作の重要性が注目されている．我々は，開発した人型インタラクティブロボットによる相互作用を，時間的・空間的に高い分解能で数値的に解析することにより，相互作用における身体動作の役割の解明を試みた．この身体動作の数値解析結果を主観的な評価と比較することにより，視線や身体動作の協調の重要性が見いだされる．

Numerical analysis of humans' body movement on human-robot interaction
Takayuki Kanda 1, Hiroshi Ishiguro 1,2, Michita Imai 1,3, and Tetsuo Ono 1,4
1

ATR Intelligent Robotics and Communication Laboratories, 2 Osaka University, 3
Keio University, and 4 Future University-Hakodate

Abstract: Toward an ideal human-robot communication, we developed an interactive humanoid robot thatcomplexly behaves and autonomously interacts with humans by speaking and taking gesture. This is a testbed for
embodied communication. Our approach is to precisely measure the interaction represented as body movements
between the robot and humans to identify the essential embodiment and behavior. We performed an experiment
about the interaction. The body movements is measured by a motion capture system, and then compared withsubjective evaluation about the robot and personality of the subjects. As the result, it reveals the important role ofthe cooperative body movements.

1.

までにも，身体を用いたロボットと人間のコミュはじめにニケーションに関する研究が行われてきた．特に近年，様々なヒューマノイドロボットが開発され身体の中でも非常に効果があると考えられているる中で，インターフェースとしてのロボットの役のが視線である．たとえば，視線を対話相手に向割が注目されてきている．つまり，このようなロけてアイコンタクトを行うことで，ロボットは自ボットは将来的に人間の物理的なサポートをするらのコミュニケーション意図を人に伝え，人間とのみでなくコミュニケーションの側面のサポート自然に対話することが可能になる．これまでにもも行うことができる．例えば，ロボットの身体を音声と視覚による人物追従[2]など多くの研究が活用したコミュニケーションにより，コンピュー行われた．このほか，身振りにおける腕や身体のタを使うのが苦手な人も容易に情報ネットワーク

向き[3]，顔の表情[4]などの研究が行われている．にアクセスする事ができる．さらに，高齢者の話

このように，ロボットの身体の個別の機能（視し相手といった役割を果たすロボットもすでに実線や腕のゼスチャ）の有効性を確かめる従来研究用に向けた試みが行われている[1]．

は数多く行われているが，一方で得られた要素技

我々は，ロボットが人間似の身体を持つことの術を組み合わせるための方法は見いだされていな

意味はコミュニケーションにあると考える．これ

い．我々は身体機能を組み合わせた総合的なロボ
1

Figure 2: Interactive behaviors

Figure 1: “Robovie”
ットにおける個別の機能の役割に関心を持つ．このために，日常的会話を行うインタラクティブロ

2.2

ボットを作り，相互作用を解析する中で，人とロロボットの身体を活用するためにこれまでに行わボットの身体や身体動作の相互の関わり合いを見れた認知科学的実験に基づき，我々は自律的に人いだす．特に，ロボットが人間に何かする一方的間の行動に反応して動作するコミュニケーションな関係ではなく，ロボットと人が協調的に動作すロボットのソフトウェアを考案し，Robovie 上にるような，コミュニケーションにおける協創的関実装した．このソフトウェアは，状況に応じて動係に関して調査する．

作するシンプルな個々の行動モジュール（状況依2.

コミュニケーションロボットの開発

2.1

ハードウェア構成

自律対話行動のためのソフトウェア存モジュールと名付けられる）を大量に用意し，このモジュール間の関係をシンプルなルールによって記述することからなる．このようにシンプルな構造から複雑な自律システムの挙動が生じるこ

図 1,2 に我々の開発したロボット Robovie を示とがこのソフトウェアの特徴である．[5]す．Robovie は人間とコミュニケーションするために人間に類似した上半身を持つヒューマノイドロボットである．人間が視覚・触覚・聴覚をもつようにカメラ，マイク，接触センサなどの様々なセンサを持つ．このような人間に類似した身体とセンサを用いて，Robovie は人間とのコミュニケーションに必要な様々な音声とゼスチャを交えた対話的行動を生成することができる．また，Robovie はすべての必要な制御機器を内蔵している ． 本 体 下 部 に 搭 載 さ れ て い る Pentium III
850MHz の PC を用いて，音声認識や画像処理を行うとともに，すべてのモータおよびセンサを制Figure 3: Situated module御している．

2

Figure 4: Example of situated module transition

2.2.1

置関係をとり，そして「握手してね」といって人コミュニカティブユニット間に手を差し出す．このロボットの行動は，アイ

これまでにヒューマノイドロボットの視線や腕のコンタクトや位置関係に関するコミュニカティブ動作に関する研究が行われてきた．コミュニカテユニットに，特定の発話を追加することで実現さィブユニット(Communicative unit)は，このようなれる．

コミュニケーションにおける身体の活用に関する認識部は提示部でロボットが行った行動に対す知見に基づき，身体を利用したコミュニケーショる様々な人間の反応的な行動を認識するように設ンのために必要な基本要素行動である．具体的に計される．これは，人間の行動の予期を行うこと

は，視線を合わせる，物の方を見る，物を指さすを意味する．状況依存モジュールは実行する状況といったコミュニケーションの基礎となる要素行を限定するのみでなく，モジュール自身が特定の動 で あ る （ 図 ３ Indication 内 の Communicative

状況を作り出し，そしてこの特定の状況下においUnit）．
2.2.2て人間の複雑な行動を認識する．たとえば「握手状況依存モジュールしよう」といって手を差し出した時に，手先が触状況依存モジュール(Situated module)はこのソフれられれば，それは人間の握手行動である．
また，トウェアの基礎となる行動モジュールである．こ「どこから来たの」とのロボットの問いかけに対れは，しては，地名の返答を期待して音声認識を行うこ

特定の限られた状況で，ロボットにある特定の動作をさせる行動モジュールとができる．と定義することができる．状況依存モジュールは存モジュールロボット実行することにより自律行

前提条件部（precondition），提示部(indication)，動を実現する．このモジュールの実行が終了する認識部(recognition)からなる．前提条件部は，現在と，状態遷移モデルと同様に，状況依存モジューの状況がこの状況依存モジュールが実行可能な状ルの実行結果に応じて，あらかじめ決められた遷況かどうかを判断する．たとえば，インターネッ移を行い，次に実行する状況依存モジュールが決トに接続して明日の天気について話すモジュールまる．

は，インターネットに接続できない場合には実行

2.2.3

ロボットシステムは逐次的に常に１つの状況依できない．また，握手を求めるモジュールはロボ

自律行動の動作例

このようなアーキテクチャに基づいて，人間とットの前方に人（と想定される近距離の物体）が日常的なコミュニケーション行動をする自律行動ない場合には実行されない．

を実装した．このようなインタラクション機能は提示部は人間に働きかけを行う．これはコミュ将来日常生活の場で活動するロボットには欠かせニケーティブユニットを組み合わせ，また不足すないものである．自律インタラクション機能の実る行動（特定の発話，ある地点に移動する，等）

験のために，「抱擁」「握手」「簡単な会話」「物を直接実装することで実現される．たとえば握手の指さし」といった 80 種類程度の人間との遊び行

モジュールは，アイコンタクトを行い，適切な位動および，「頭をかく」「腕組みする」といった
3Adjective-pairs
GoodKind
PrettyExciting
Likable

Bad
Cruel
Ugly

Dull
Unlikable

Mean
4.88
4.85
5.08
4.46
4.77

Std. Dev.
0.95
1.29
0.93
1.61
1.03

Evaluation score
4.81
0.92
Table 1: The adjective-pairs used for subjective evaluation,and the mean and standard deviation as the result
Figure 5: Attached markers (left) and obtained 3-D

Mean

numerical position data of body movement (right)

Std. Dev.

び行動を続けるように設計されている（図４）．

0.547
0.103
328
61.8
Eye contact (s)
1.55
0.124
Eye height (m)
35.2
17.0
Distance moved (m)10829.5
Distance moved by hands (m)
7.95
6.58
Synchronized movements (s)
54.9
20.8
Touch (num. of times)
Table 2: Results for body movement3.

相互作用の数値解析実験

元位置を計算する．用いたシステムの時間分解能

3.1

実験設定

Distance (m)20 種類程度の待機行動，パトロールの真似をする等の環境を移動する 10 程度の行動を実装した．ロボットシステムは，人間からの働きかけがないときは待機行動や移動行動を実行し，人間からの働きかけがあった場合には，働きかけがある限り遊は 120Hz, 空間分解能は実験環境において約 1mmである．

実験において個々の被験者は前章で述べた自律図５に示すように，このマーカーを取り付けた．

的に動作するロボットを 10 分間観察した．
被験者

取り付け位置は，頭部(人間はマーカーが取り付けは 26 名であり，平均年齢 19.9 歳の大学生である．

られた帽子をかぶる)，肩，首の付け根，腕の各関観察前に，被験者はあらかじめロボットとのコミ節である．このようにロボットと人の双方に類似ュニケーションの見本を示された．実験は 7.5 m xの位置に取り付けることで，人とロボットの身体10 m の部屋で行われた．

動作の相互作用を分析する．頭部の３点のマーカ

また，被験者とロボットはモーションキャプチ

ーにより視線の高さ(eye height)や向き（アイコンャシステムの動作計測用のマーカーを取り付けてタクト(eye contact)）を検出する．また，肩と首の実験を行った．この身体的動作の数値的結果と，付け根のマーカーにより，対ロボット距離被験者のロボットに関する主観的印象（実験に用(distance)および移動距離(distance moved)を測定すいた形容詞対を表 1 に示す）を分析することで，る．また，腕のマーカーにより，手先の運動量人ロボット相互作用を数値的に解析することを試(distance moved by hands（) 体に対する手先の相対位置みる．の 移 動 量 ） や ， 腕 の 同 調 的 動 作 (synchronized

3.2

movements) (ここでは，人とロボットの間で，体モーションキャプチャシステムを用いた身体動作の数値化に対する手先の相対位置の３秒間の相関値が高い
時間領域，と定義する)の検出を試みる．なお，接実験に用いたモーションキャプチャシステム[6]

触行動(touch)の分析はロボットの内部ログを用いは，部屋の外周に沿って取り付けられた１２台のた．

赤外線照射装置付きの赤外線カメラと，赤外線を反射するマーカーから構成される．モーションキャプチャシステムはすべてのカメラ画像上での各マーカーの２次元位置をもとに各マーカーの３次
4Evaluation Dist.

E. C.

E. H.

D.M.

D.M. H. S. M.

Touch

Dist.
-0.04
1.00
E.C.
1.00
0.57
-0.47
E.H.
0.08
0.29
1.00
-0.39
D.M.
-0.32
0.20 -0.43
0.02
1.00
D.M.H.
0.01-0.04 -0.21 -0.09
1.00
0.49
S. M.
-0.05
0.28 -0.05
0.15
1.00
0.54
0.61
Touch
0.21
1.00
-0.45
0.49 -0.07 -0.15
0.35
0.41
Table 3: Correlation between body movements and subjective evaluation(E.C.: eye contact, E.H.: eye height, D. M.: distance moved, D.M.H.: distance moved by hands, S.M.: synchronized movements)

さらに，表 1 に示した形容詞対を基に計算され3.3実験結果た評価性得点と，表 2 の身体動作との相関を計算した．この結果を表 3 にしめす．被験者数が 26

本節では相互作用の際の身体的動作の数値的解
析の実験結果を示す．実験の主な結果としては，であるので，相関値の絶対値が 0.3297 以上が有意主観的評価が被験者の身体動作と相関を示すことな相関である（表中に太字で示す）．分析の結果，が見いだされた．つまり，ロボットとの対話の際アイコンタクトと同調が主観的評価と比較的強いにロボットや対話の内容をどのように感じている相関を示した．一方で，身体動作の間での相関をかが身体動作に表出する，と考えられる．また，

みると，アイコンタクト-距離，アイコンタクト-主観的評価と強い相関を示したのは人とロボット移動量，同調-指先移動量，同調-接触といった項が協調的に振る舞った結果生じる動作であったこ

目で相関がみられるものの，距離・移動量・指先とはたいへん興味深い．以下に，具体的な実験結移動量・接触は主観的評価とあまり相関が見られ果と分析の内容を示す．

なかった．つまり，単にロボットに近づき，指先3.3.1

を活発に動かしたり，ロボットに触れたり，といSD 法に基づく印象の主観的評価

う活発なインタラクション行動が良い印象につな

７段階の SD 法を用いてロボットの印象の主観的がるわけではなく，むしろロボットとの間にアイ評価を行った．表 1 に用いた形容詞対と，２６人コンタクトや同調的動作という協調的な関係を築の実験結果の平均値と標準偏差を示す．実験に用き上げた被験者がロボットに良い印象を持ったこいた形容詞対は，ロボット評価に関する従来研究とがわかる．

[7]における因子分析で見いだされた第一因子で3.4ある評価性因子に負荷を持つ形容詞を選択した．

重回帰分析による身体動作間の関係の検証

また，これらの５つの形容詞対への評価を平均す

実験結果から，主観的印象と身体動作の間にはることにより，ロボットの印象に関する評価性得相関関係が見られた．そこで，重回帰分析により点(Evaluation score)を計算した．

印象に関する評価性得点をこのような身体的動作3.3.2から推定することを試みる．このような分析から主観的評価と身体的動作の相関

表 2 に身体動作に関する数値的解析結果を示す．
アイコンタクトの平均時間は 328(sec.)であり，実身体動作間の主観的印象における関係を見いだす．
このため，身体動作と評価性得点に関して重回帰分析を 行い ，表 4 に示す標準 化偏回 帰係 数

験時間の半数を上回った．ロボットの視線の高さ(standardized partial regression coefficient)を得た．

は 1.13(m)であることから，一部の被験者は若干か得られた重回帰式を(1)に示す(DIST, EC, EH, DM,がんで時にロボットと視線の高さを合わせたこと

DMH, SM, TOUCH はそれぞれ各身体動作の測定が分かる．また，一部の被験者に，ロボットの体値を正規化したものである)．なお，E は 7 段階評

操などの腕の動きを真似する同調行動が見られた．

定のスコアの平均値であることから値域は 1 から5

7 である．この回帰式の重相関係数は 0.77 である

Coefficient Valueα dist0.173
α ec0.476

ことから，評価性得点の 59％がこの式から説明さDistanceれることが分かる．なお，この重回帰式に関する

Eye contact

有意性を分散分析により検証したところ，

Eye height
Distance moved
Distance moved by hands
Synchronized movements

F(7,18)=3.71, P<0.05 で有意であった．
E = α dist • DIST + α ec • EC + α eh • EH+ α dm • DM + α dmh • DMH + α sm • SM+ α touch • TOUCH + α const

(1)

Touch

分析の結果，偏回帰係数が示すように，ロボット

α eh

α sm

0.019
-0.228-0.0290.535

α touch-0.186

α dm

α dmh

Table 4: Standardized partial regression coefficientsobtained by multiple linear regression analysisの評価性得点について，アイコンタクトと同調的動作が多い被験者ほどロボットへの評価が高くなったことが分かる．一方，単に距離が近く，移動

15

距離が大きく，または接触行動が多い被験者はロボットへの評価が低くなることが分かる．

10E

ここで，この回帰式の各項目は瞬間毎に測定可能な値であることから，式(2)のように瞬間毎の評

5E(t)価の推定値を計算することができる（DIST(t)など
0は時刻 t における身体動作の測定値を意味する）．
このような瞬間毎のインタラクションの評価値を+ α dm • DM (t ) + α dmh • DMH (t ) + α sm • SM (t )15(2)10+ α touch • TOUCH (t ) + α const

E

また，E と E(t)には次の関係がなりたつ．
E=t∫0 E (t ) t

600 (sec.)-5

引き込み感得点と名付ける．
E (t ) = α dist • DIST (t ) + α ec • EC (t ) + α eh • EH (t )

300

50(3)

E(t)
300

600 (sec.)-5

実際にこの瞬間値に基づき実験データをグラフ化

Figure 6: Illustration of entrainment score

した．被験者１は実験後に「目の動きが本当に子供に見上げられて見つめられている気分になった．

(upper: subject who treated the robot as if it were a humans child,lower: subject who was embarrassed by interacting with it)

本当に人間の子で無邪気な人格であるかのように錯覚しそうになった．」とコメントし，ロボット続けた．時刻 200[s]付近での大きな値は，被験者と上手く遊んだ被験者である．図６にこの被験者がロボットの体操する腕の動きを真似たことからの引き込み感得点の時間遷移を示す．グラフ中の生じた．これに対して，被験者２のグラフはしば実線は引き込み感得点を示し，塗りつぶされた領

しば 0 以下の値を示し，特に実験の終盤では非常域は時刻 t までの E(t)の平均値である．また，被に不安定に低い値を示している．実際に，被験者

験者２は対照的に，ロボットと上手く相互作用が２は実験の終盤にロボットの目を隠し，苛立つよ出来なかった被験者の例である．両者のグラフをうにロボットの接触センサを触り，ロボットから比較すると，被験者１のグラフは引き込み感が 5

遠ざかるような動きを見せた．

付近で推移し，時に大きな値を示していることが分かる．被験者 1 はロボットの近くでロボットと目を合わせながら子供に話しかけるように対話を
6

ID

Contents

Evaluation

TICKLEAPOLOGIZE

Tickle-2.09
Apologize-1.96
Say, “I’m busy”, andNOT_TURN-0.51
refuse to play together
SLEEP_POSE
A pose of sleeping-0.42
A pose of being fully
0.32
FULLY_FED
fed
Table 5: Worst 5 situated modules based on
average entrainment score
3.5

ID

Contents

Evaluation

EXERCISE

Exercise
5.75
Ask humans, “May I sing a
5.59
ASK_SING
song?”
Pose imitating a musical
4.85
CONDUCTOR
conductor
Ask humans, “Where are
WHERE_FROM
4.55
you from?”
LET’S_PLAY Say, “Let’s play, touch me”
4.24
Table 6: Best 5 situated modules based on average
entrainment score

引き込み感に基づくインタラクティブロ
引き込み感に基 づくインタラクティブロ
ボットの行動開発

き込み感推定の正しさを示すものである．このように身体動作から推定される引き込み感を利用す

ここまでの引き込み感評価は，ロボットの開発ることで，例えば相互作用行動の学習や内界センアプローチとは独立であり，身体動作を行うどのサを用いた引き込み感センシングなど，同様のイようなインタラクティブロボットにも適用可能でンタラクティブなロボットに一般的に応用可能である．ここでは，さらに我々の状況依存の行動モあると考える．

ジュールと単純なルールに基づく開発手法の上で，この評価方法を利用することを考える．これは，4.

同時に引き込み感がインタラクションの瞬間的評

考察
分析の結果，インタラクションの評価には，人価を表していることの検証にもつながる．の協調的行動（アイコンタクトや同調行動）が深

我々は，すべての被験者の実験データに関して，く関わることが見いだされた．つまり，ロボットロボットが実行したモジュール毎に，そのモジュの行動に対して協調的に振る舞う人ほどロボットールが実行されていた間の瞬間毎の評価値を計算のことを高く評価する．ここから考察されるのは，した．表 5，表 6 はこの評価値が最も低かった５人はロボットとの相互作用の間に，ロボットとのモジュールと，最も高かった５モジュールを示す．

協調的な関係を築き上げ，このような関係を上手評価値が低かったモジュールはあまりインタラクく構築できた人はロボットと上手くインタラクシティブなモジュールではなかった．例えば，ョンし，ロボットを高く評価する，という仮説で

SLEEP_POSE, FULLY_FED は人間の行動に反応ある．近年，相互作用における引き込みせずなどを行うモジュールであり，(Entrainment)現象に関する研究が行われるように

NOT_TURN は，このような人間の行動に反応しなってきたが（[4][8]など），このような引き込みないモジュールを実行している際に人間がロボッ現象の概念に基づくと，ロボットが多様な身体的トの肩をたたいて遊ぶように呼びかけた際に，人動作を行うことで，人間の身体動作の引き込み現の手を振り払って象を生じさせて，ロボットへの協調的な関係を生寝たふり

忙しいと言うモジュールである．これに対して評価が高かったのは体操や指じさせていると言える．

揮の真似といった，人間がロボットの身体動作を5.

真似しがちなモジュールや，問いかけや遊びの呼おわりにびかけと言ったインタラクティブ性が高く，人間本稿では，モーションキャプチャシステムを利をロボットとの対話に引き込むようなモジュール用した相互作用の数値解析について報告した．

であった．

我々の開発したロボットは自律的に人間とコミュ

このように，引き込み感を利用することが，ロニケーションを行う．特に，アイコンタクトや同ボットのインタラクティブな行動の設計に利用で調的行動といった人間とロボットが協調的にふるきることが示された．同時に，この方法による引まう身体行動が主観的評価に大きく貢献した．こ7

の結果は，人間とロボットとのコミュニケーショ
ンは単にロボットが人間に何かを提示するのみでなく，人間とロボットが協調的関係を築き上げることの重要性を示していると考えられる．また，我々の相互作用の数値解析アプローチの可能性は大きい．今後，本手法を人-ロボットのみでなく，人同士の相互作用にも適用することで，コミュニケーションにおける身体動作の役割の解明を進めたい．

謝辞
本研究の一部は通信・放送機構の研究委託により実施したものです．

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CaptureSystem.

http://www.vicon.com/[7] 神田崇行,石黒浩,小野哲雄,今井倫太,中津良平,``人間と相互作用する自律型ロボット Robovie の評 価 ,'' 日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 誌 , Vol.20, No.3,
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[8]渡辺富夫, 大久保雅史, 小川浩基:

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8