Assistance behavior generation model and applied system based on characteristics of embodied interaction

基于具身交互特征的救助行为生成模型及应用系统

• 批准号: 21H03218
• 负责人: 神代 充
• 金额: $ 10.57万
• 依托单位: University of Toyama
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03218/
• 关键词: 身体的インタラクション; 介助動作; 教育システム; 人間-ロボットシステム; 動作解析

2021年度は, まず, 起居を支援する介助を対象に, 熟練介助者と未習熟介助者の支援動作について解析を行った. 解析では, モーションキャプチャ, 磁気式3次元位置計測装置, およびマイクなどを用いて, 介助者の上肢動作, 動作開始や発話のタイミングなどについての計測を行った. また, 被介助者については両肩の移動軌跡について計測を行った. この解析により, 熟練介助者と未習熟介助者とでは, 起居支援での上肢動作が異なっていることが示された. そこで, 熟練介助者による起居の支援動作に基づいて被介助者の両肩の軌跡を再現できる起居支援動作モデルの提案を行った. この動作モデルは移動距離に合わせて両肩の位置や姿勢を変化させるものであり, 動作時間や途中での停止時間などを自由に調整することが可能である.次に, 接近を伴う手渡し動作についての解析を行った. 解析では, 手渡し側が受け取り側に接近し, 手渡す動作を対象として, 手渡し側の手部動作, 動作の開始や発話のタイミング, および視線方向などの計測を行った. この解析結果から多くの人は接近している間は相手の顔部や胸部を注視し, 手渡しのための手部動作の開始前に注視位置を相手の手部に移すことが示された. そこで, この視線の変更をモデル化し, 視線提示が可能な双腕のロボットに適用することで, 手渡しロボットシステムの構築を行った. そして, このロボットシステムを用いて, ロボットが人間に接近し, ものを手渡す場合での人に好まれるロボットの視線提示について官能評価実験を行った. その結果, ロボットから人への手渡し動作では, ロボットは人に接近中は胸部を注視し, 手部動作を開始する0.6秒前に胸部から手部へ視線を移す視線提示が多くの人に好まれることが示された. また, この視線提示は人同士の手渡し動作での視線と一致するものであった.

In 2021, we will analyze the support actions of skilled and inexperienced facilitators. Analysis, analysis, magnetic three-dimensional position measuring device. For example, if you are helping someone, you can measure the movement trajectory of the shoulder. The analysis of this problem shows that skilled facilitators and unskilled facilitators are different from each other in daily life support and upper limb movements. For example, skilled facilitators can perform daily support actions based on the trajectory of the assisted person's shoulder, reproduce daily support actions, and propose daily support actions. This movement can be adjusted according to the moving distance, the position and posture of the shoulder, and the action time and stop time on the way can be adjusted freely. Next time, close to the hand to cross the action, the analysis of the line. Analysis, hand movement, hand movement, hand movement. The analysis results show that the person is close to the hand, the face and chest are fixed, and the hand movement is moved before the start of the movement. The change of the line of sight is changed, and the line of sight is suggested to be applicable to the construction of the system. For example, if you are looking for a way to get close to someone, you may be looking for a way to get close to someone. Results: No, no, no, The line of sight indicates that the person's hand is moving.

项目成果

車椅子ロボットのための深層学習を用いた交差点認識システムの開発

轮椅机器人深度学习交叉路口识别系统开发

• 发表时间: 2021
• 作者: 下村 滉平;神代 充;保田 俊行;早川 智洋;太田 俊介
• 通讯作者: 太田 俊介

Embodied Interaction between Human and Robot with Physical Contact

人与机器人之间通过身体接触实现的具体交互

• DOI: 10.11499/sicejl.61.188
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of The Society of Instrument and Control Engineers
• 作者: 塚本庸平;青木一弘;成松由規;浦田悠輔;齊木颯;Michael Tiemeyer;Henrik Clausen;紅林佑希;南彰;高橋忠伸;岡島徹也;竹内英之;大貝和裕;神代 充
• 通讯作者: 神代 充

対面コミュニケーションにおける聞き手のうなずき動作に関する研究

面对面交流中听者点头行为研究

• 发表时间: 2021
• 作者: 滝 聖子;小熊 陸也;表谷 祥吾;太田 俊介;神代 充
• 通讯作者: 神代 充

Learning coordinated motions of a robotic swarm to follow a teleoperated robot

学习机器人群的协调运动以跟随遥控机器人

• 发表时间: 2021
• 作者: Toshiyuki Yasuda;Mitsuru Jindai;Shunsuke Ota
• 通讯作者: Shunsuke Ota

深層学習を用いた手先軌道に基づく手部動作の推定手法

基于深度学习的手部轨迹的手部运动估计方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 寺本 悠希斗;神代 充;保田 俊行;早川 智洋;太田 俊介
• 通讯作者: 太田 俊介