人とロボットのストレスフリーなインタラクションを実現するためには、周囲の物体や人との関係に基づき、人の動きを認識、予測する必要がある。移動する人や椅子、移動しないテーブルや棚など、物体の移動属性情報を付加したセマンティックマップを構築し、事前地図とセンサ情報の対応付けの重要度を物体の移動属性に基づき変えることで、環境の変化に対しても自己位置を見失いにくい手法を提案した。また、歩行者の動きを予測するために、取得した両脚の位置、速度および歩行位相から、人の姿勢角を推定する手法を提案した。さらに、ロボットが人に接近する際の心理的な影響を視覚、聴覚に着目して評価し、心理的空間モデルを設計した。
For stress-free human-robot interaction, it is necessary to recognize and predict human motion based on the relationship between surrounding objects and humans. However, in the human living space, the kidnapped robot problem tends to be occurred due to moving objects. In this study, classes of objects and their movement attributes were defined and a semantic map that includes the attributes of objects were proposed. By changing the importance of the correspondence between the map and the sensor information based on the class and attribute of the object, we proposed a robust localization to prevent the problem even when the environment changes. In addition, to predict the movement of pedestrian, an estimation of body direction based on the acquired position, velocity and gait phase of both legs was proposed. Furthermore, we evaluated the psychological effect of the robot approaching human, focusing on the visual and auditory sense, and modeled a psychological spatial domain.

研究種目 : 若手研究 (B)
研究期間 : 2017～2019
課題番号 : 17K14619
研究分野 : 知能ロボティクス