研究代表者らは, 社会性を備えたロボット, すなわち, ロボット同士, 機械, 情報サービス, そして人と能動的に繋がるロボットをソーシャブルロボットと呼ぶ。本研究課題では, ソーシャブルロボットのベースとなるクラウドネットワークロボットにおける3つの論点, 異種ロボット間クラウド型協調・連携, ロボット・情報サービス間クラウド型データ連携, 協働型ヒューマンロボットインタラクションを整理し, ソーシャブルロボットに求められる機能, 高精度な知覚・状況認知機能および社会的かつ情動的インタラクション機能の詳細を明らかにする。研究計画初年度となる2017年度は, ソーシャブルロボットプロトタイプを実装, キャンパス規模の実証実験環境を整備し, 各種多対多ヒューマンロボットインタラクション検証実験を通して, その有用性を実証的に検証した。本年度に実施した詳細課題ごとの成果は次の通りである。
【研究成果1 : 会話の流れを理解するロボット : 複数会話コンテクストの制御】
ソーシャブルロボットの重要要素の1つが会話能力である．社会の中でロボットが使用される場合, 現在のタスクとは全く関係ないタスクが割り込んでくることが考えられる。本課題では, 会話内容だけでなく, 話者間の人間関係や会話中の感情の変化にも着目し, 会話タスクの優先度を推定, ロボット内でのスケジューリング, さらには円滑な会話タスクの切り替えを実現する複数会話タスクの制御システムCACTSを実装し, その有用性を評価した。
【研究成果2 : 情動インタラクションが育てるロボットの個性】
ロボットに性格を付与することで個性を実現し, ロボットとの自然なコミュニケーションと, ロボットに対する愛着を増加させることを目的とし, 長期的なインタラクションの中でロボットの性格を形成する手法C2AT2 HUBを提案した。本課題では, ロボットの情動を「対人情動」と「情動」の2種類によって定義し, それぞれの「情動の遷移傾向(情動傾向)」をロボットに対するユーザ行動の履歴によって調整することで, 緩やかな性格形成が実現された。
We call robots which provide a certain kind of sociality "Sociable Robots". They have advanced interpersonal communication skill, and can cooperate with people, robots, everyday things and various information services, actively. In this project, we have marshaled three technical issues of "Cloud Network Robots" which can be the base of Sociable Robots ; cooperation and collaboration technologies among heterogeneous robots, data linkage technologies between robot and cloud information service, and many-to-many human robot interaction technologies. Then, we have discussed the following two more issues for the Sociable Robots ; highly accurate perceptual processing and context recognition technologies for HRI, and social and affective interaction technologies in HRI. In 2017-2018, which is the first year of the research project, we implemented sociable robot prototypes, developed campus scale experiment environments, and verified their usefulness through various many-to-many human robot interaction experiments. Results in each research task carried out are as follows.
[Theme 1 : Dynamic Conversation Task Scheduling in Many-to-Many HRI]
We proposed CACTS, a priority decision model for dynamic conversation scheduling. The scheduler can determine priorities of conversation tasks and make decisions of timing points of context switches based on conversation contexts, human relationships and changes of emotion.
[Theme 2 : Long-term Characterization of Robots based on Human Child's Personality Development]
Since lack of variety of personalities may cause unnatural communication with robots, we proposed C2AT2 HUB where robots were characterized through long-term interaction. This method defines robot affect as "emotion" and "interpersonal affect" and characterizes robots gradually by adjusting tendency of affect based on history of user actions to robots.