計測自動制御学会東北支部 第230回研究集会（2006．7．21）
資料番号 230−9

相互追従実験におけるヒトと機械の力学的コミュニケーションの研究

StudyofMan一皿aChineCommunicationdynamicsinmutualhandtrackingexperine○ 高地康宏☆，沢田康次☆7 大里司☆

○％suhiroTakachi＊，YasujiSawada＊，TsukasaOsato☆
☆東北工業大学☆TbhukuInstituteofTbchnology
キーワード：力学的コミュニケーション（Communicationdynamics），相互追従実験（Mutualhandtrackingexperiment），ヒトと機械の協調（Man−maChinecooperation），視覚一運動制御（visual−mOtOrCOntrOl），相互相関（Crosscorrelation）

連絡先：〒982−8577 仙台市太白区八木山香澄町35−1東北工業大学情報通信工学科 沢田研
究室 高地康宏、Tbl．：022−229・1151（内）503．E−mail：takachi＠tohtech．acjp

1． はじめに

動追従実験を通じて、規則的に運動する視覚刺激を手で追従するとき、追従位相が刺激の運動

我々人間の脳の高次情報処理機構は、刻々と位相よりも有意に先行する現象を報告してきた変化する環境への適応をいとも簡単に行ってい［2、3］。さらに、この先行位相量は、刺激の運動るようにみえる。一体どのようにしてそのようが突然変化したときに生じる手と刺激との過渡な動的適応が実現されているのかという疑問は、誤差を最小にする特質を持っていることがわか脳科学やロボット工学の分野においても大きなった［2，3］。

問題である。

このように目で見たものを追いかけるという外部環境は視覚を通して把握されることが一単純な運動制御においても動的適応性を含んだ般的であるが、その視覚情報が脳へと伝わるに連動制御機構が垣間見える。もしそうした動的は時間遅れが存在する［1］。それゆえ、もし得ら適応能力を持ったもの同士、つまりヒト同士にれる視覚情報に対し逐次的な反応を行っていてよる相互追従運動を行った場合、どういった振は、環境変化に必ず遅れてしまうということにる舞いが見られるのであろうか？

なる。
しかし、ヒトは環境変化を予測し、その変化に先んじて行動可能である。我々はこれまで手相互追従運動は、我々人間が日常行っているコミュニケーションを非常に抽象化したものと捉えることができる。普通、コミュニケーショ

ンは言葉を使ったものが一般的であるが、スポ激に対して有意に先行していることがわかるよーツやダンス、協奏といった場面において非言

うに、ヒトの持つ予測メカニズムは外部環境の語コミュニケーションの重要性も実感できる。

変化に先んじる一面を持つ。

本研究では、コミュニケーションにおける運我々が先に報告した結果から、ターゲット運動とそのタイミングというコンテンツに着目し、動が1次元単振動を行う場合、この予測メカニ相互追従実験を通じてヒト同士の協調運動パタズムを非常に簡略化し、以下のような微分方程ーンを導出した。さらに、ヒトの視覚一運動系式にモデル化（DFFモデル）するができること制御モデルを構築し、そのモデルを用いてヒトがわかっている［2，3】。と機械の協調可能性を検討した。

2．ヒトの視覚一運動系制御モデル

螢−‡（射∂一助一∂）り彗㌘

2−1． フィードバック＋フィードフォワード

このモデルはターゲットと手の位置誤差を修（1）正するフィードバック項とターゲット速度に依規則的に運動する視覚刺激（ターゲット）を存するフィードフォワード項から成り立ってい手で追従する際、ヒトの脳内では手とターゲッる。ここで、Ⅹ、ⅩHはそれぞれ手とターゲットトの位置誤差を修正する働きに加え、ターゲッの座標。腕の筋肉時定数をて、神経信号伝達にトの運動を予測するメカニズムが存在する

かかる時間遅れを∂、フィードフォワード項の【4，5］。

カップリングパラメータをγとしている。それ

図1はスクリーン上を1次元的に単振動するターゲットに対する手の追従運動の平均位相差がターゲット周波数によって変化する様子を示

ぞれの値は、て＝∂＝100ms［1−3］、γ〜1［2，3］で1次元追従運動をうまく説明できる。

このDFFモデルはヒトの追従運動を時間平均で見た場合、非常にうまくその振る舞いを記したものである［2］。

述する。しかし、追従運動のすべての時間につ2∩︺

ろうか？ターゲット運動が規則的であっても、刻々の時間ごとに手とターゲットの位置誤差は∩︺変化するため、式1によって計算される手の追∩︺︵p巴︶棚皿檜皇宮計いてその糸田かな振る舞いまでも説明できるのだ

従速度は変化するはずである。このモデルによって計算された理論値と実際の実験データで得

ロ．1

00．5

1

■1．52

ターゲット周波数（Hz）

られる人間の追従速度との間に開きがなければ、DFFモデルの有効性が確かめられる。

そこで以下のような手順で実験、解析を行い、
図1 被験者10名による平均位相差
周波数域0．7−1．7Hzにおいて手の運動が刺DFFモデル有効性をテストした。
1） 一定周波数（0．6−1．2Hzで円運動を行

2−2．モデル拡張

うターゲットを追従する。

2） サンプリング時間（20ms）ごとに追従速度を測定、それに対応する理論値

位置誤差に関するフィードバック項とターゲット速度に依存するフィードフォワード項のみと比較する。

3） この際、DFFモデルは2次元追従運動で構成されるDFFモデルでは、各時間ごとの用として次のように書き換えられたも追従速度をうまく説明できない。

ヒトの追従運動を詳しく調べてみると、ターのを適用した。

ゲット周波数は一定にもかかわらず角速度にリズミックな成分が存在する（図3）。

響壬（∂2（f・∂−∂1（g一朗十襟（2）ただし、∂1，∂2はそれぞれ手とターゲットの位︵N相。

︶咄横車増

図2は被験者5名に上記追従実験を行ってもらったときの被験者のサンプリング時間ごとの実際の追従速度と、理論的追従速度をプロットしたものである。

図3 追従運動に含まれるリズミック成分︵N工︶堪増せ望Qエ山．53 鮮＝＝0．70

この追従運動に含まれるリズミックな成分は、腕の筋骨格系の非対称性に因るものではないか

r＝∂＝100nlS
γ＝1．0と考えているが、詳しくは後に議論する。我々はこの結果を受け、DFFモデルを以下の模式図（図4）のように拡張し、追従運動にリズミック成分を持たせることにした。

00．5

11．52

81＝‡tβ2（t・∂）一叫t・針り＋γ82（t一∂）

理論値（Hz）

図2 DFflモデルによる理論的追従速度に対するヒトの実際の追従速度

もし、モデルが追従運動の時間平均のみならず細かな振る舞いまでも記述できるのであれば、筋骨格全体の分布はY＝Ⅹの傾き1の直線上に乗るは81＝81（1十eosβ1（t））

ずである。図2においては、傾き0．53（R2＝0．70）となっており、モデルの不十分性を示している。

図4 拡張DFFモデル

この拡張DFFモデルによる理論的追従速度運動に切り替わり、相互追従が開始される。と実際のヒトの以下のように非常に強い相関が実験終了まで30秒間被験者にはあり、これをもって拡張DFFモデルを有用性1）できるだけ相手と離れないようにが確認された。

2）ターゲット周波数にできるだけ従って円運動を継続してもらった。

︵N

試行回数は同ペアにつき10回。互いのPC
96 R2＝0．97︶堪難せ望e﹂︺

画面上の手の座標を60msでサンプリングし、追従速度時系列に関する解析を行った。

3−3．実験結果

0，5101．5

図3はこの相互追従運動を行ったときに得ら2理論値（Hz）れる被験者ペアの追従速度の時系列例である。

図5 拡張DFFモデルによる理論的追従速度

これを見ると追従速度は一定ではなく、リズミに対するヒトの実際の追従速度ックな動きをしている。また速度がピークをとるタイミングはほぼ一致しており、2人の動き

3．ヒト同士による相互追従実験がうまく協調がとれていることがわかる。

3−1．被験者
︶咄増せ鋼

規則的な運動を行うターゲット追従実験を経験

21︵N

被験者は6名。21歳−32歳の健康な男性。

半︵フームドコンセントを得た。

∩︶りしており、本実験に参加するにおいてインフォ二：

1s

3−2．実験方法

時間

図6 ヒト同士による協調運動

被験者は2人1組がペアとなり、2台のPCを使用して行われた。各PCの画面上には自分相互追従時の追従速度に対し、相互相関を求の手の位置を示すカーソル（直径1cmの青色めることで2人の協調パターンを分類すること中塗り円）が表示されている。各被験者は、PCができる。

画面上の目標物（画面上直径1cmの中空円で相関係数がピークをとるときのずらし幅△tが表示）を追従しならければならないが、実験開ゼロ近辺にあるとき、2人の運動は同相的であ始2秒間は一定周波数1Hzで円運動（半径6．5るが、△tがどちらかに偏っている場合には一cm）を行うターゲットがその目標物となる。

方の被験者が他方に対し定常的に先行している

その後、目標物は相手（ペアとなる被験者）のことがわかる。相互追従時の2人の関係を相互相関を使いパターン分けすると、以下のようにデルの協調パターンは、同相型や一方先行型が主に3種類であることがわかった（図7）。

出現することが確認された。ちなみにリズミッ
ク成分を導入する前のモデル（式2）とヒトの相互追従実験も行ったが、見られる相互相関のパターンはヒト先行パターンのみであり、ヒト

竺△」遮弘同士において見られるパターンとは帝離があった。

一方先行型 78／認吐血慧馳︵N︶咄増せ蛸

図7 相互相関のパターン分けとその出現回数
こ多く見られた協調パターンは「同相型」と「一：1s方先行型」で、「逆相型」のように2人の動きが時間

図8 ヒトと機械の協調運動揃わない結果は少なかった。また、協調パターンには同じ被験者ペアにおいても多様性が存在した。

4．ヒトとモデルによる協調運動

5．結論と考察
ヒト同士による相互追従実験、ならびにヒトとモデルによる相互追従実験の結果をまとめる

前章においてヒト同士によって行われた相互と以下のようになる。

追従実験を今度はヒトとモデルによって行う。

1） ヒト同士による相互追従実験において、被験者は、前章の実験に参加した被験者6名の追従速度の相互相関を調べることでわうち2名と本実験に新たに参加する被験者2名

かる協調パターンは同相型か一方先行（22歳男性）、計4名で行われた。なお、追従型を多い。

相手となるモデルは図4で表されるアルゴリズムによって制御される。

2）

ヒト同士による協調パターンをヒトとモデルの相互追従実験で再現するため

図8はこの実験を行ったときのヒトとモデルには、DFFモデル（フィードバック＋の追従速度時系列の1例である。図6に上げたフィードフォワード）に加え、リズミヒト同士による相互追従結果と非常によく似たック成分が必要である。

特徴を示しており、ヒトと機械が協調的な振る舞いを見せていることがわかる。

さらに図4で表されるアルゴリズムにノイズを加えた場合、そのノイズ量によってヒトとモモデルに導入したリズムは、筋骨格系に因る追従滑らかさを保つための人間特有の運動である可能性が高い［6］。このようなリズミックな運動は到達運動課題［7】や手書き課題【8】など様々な場面において確認されており、本実験で得らムにおける先行位相の定量的研究， 計測れたリズミック運動も追従滑らかさを実現する

自動制御学会論文集，39，59／66（2003）

ため、脳内情報処理とは別レベルの運動調整と考えられる。

［3］F．Ishida andY．Sawada：Human handmoves proactively to the external
Stimulus：An evolutionalstrategy for6．まとめと展望

minimizing transient error，PhysicalReviewLetter，93，168105（2004）

本研究で行った相互追従実験は、決められた［4】R．C．Miall，D．J．WeirandJ．R Stein：

ペースを守りつつ相手との距離をできるだけ最Intermittencyinhumanmanualtracking

小にすることが課題である。このような条件下

tasks，Journalof Motor Behavior，25，での協調運動は、日常において例えば協奏のよ

53／63（1993）

うなものを抽象化したものと見なすことができ【5］R．C．Miall，D．J．Weir andJ．FIStein：

つの音楽を奏でる行為はまぎれもなくコミュニ

Manual tracking of visual targets bytrained monkeys7 Behavioral Brain

ケーションと言えよう。本実験ではそうした協Research，20，185／201（1986）

る。2人の人間が互いの呼吸を合わせながら1

調運動において2人の呼吸が平均的にどのよう［6］T．FlashandN．Hogan：Thecoordinationな関係にあるかということを明らかにしたと言Of arm movements：an experimentallyえる。

con且rmed mathematicalmodel，Journal

これと同様に、今ら［9］は協調タッビング課題

ofNeuroscience，5，1688／1703（1985）

を通じて、非定常的な2人の関係に介在する相［7］pIMorasso：Spatialcontrolof arm

互作用を明らかにしており、力学的コミュニケ

movements， Experimental Brainーションという視点から人間と機械の協調運動

Research，42，223／227（1981）

に対する研究は高まりを見せている。本研究は、［8］PVivianiandC．A．Tbrzuolo：Trajectory

ヒトとモデルの滑らかな協調運動に必要な条件

determines movement dynamics，を探る研究である。これは脳内の高度情報処理

Neuroscience，7，431／437（1982）

過程を再考するための実験パラダイムとしても［9］今誉，三宅美博：協調タッビングにおける興味深く、今後本研究を基礎とした人と機械の相互同調過程の解析とモデル化ブ ヒューマ

インターフェース開発への展開も期待できる。

ンインターフェース学会誌・論文誌，7，477／486（2005）

参考文献［1］J．R．Carland R．S Gellman：Humansmooth pursuit：stimulus−dependent
responses，Journalof Neurophysiology′

57，1446／1463（1987）［2］石田文彦，沢田康次：人の感覚運動システ