Creation of Human-Robot Coordination Control based on Observation and Insight

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(Ａ)不快感と力学的作用を考慮した人間への能受動接触技術の開発：　人間が、ロボットからの働きかけを受ける際に受ける不快感を最小化するために、ロボットの柔軟な身体を実現するための、インフレータブル構造について調査を行った。(Ｂ)人間の行動センシングに基づく観測および洞察手法の開発：　人間の振る舞いから、筋力や神経系の疾患の有無などの運動能力を、さらに、視線や頭部の向きなどと統合して行動の予測を行う手法について検討した。モーションキャプチャによる計測データから、身体の動作を推定し、さらにそこから心理状態を推定する手法の構築を進めた。(Ｃ)機械学習に基づく反応行動の反復的評価と適応技術の開発：　ロボット(人間)の行動に対する人間(ロボット)の反応行動の反復的評価と適応技術を深化させた。実際の作業データから得られた内界・外界情報を効果的に記憶するデータベース化技術を構築し、そのデータベースと新しく得られた経験から、ロボットの動作パラメータの調整是非および調整の度合いを算出するアルゴリズムを開発した。体験の強度と頻度をパラメータとした動作学習の安定化手法を導入した。実機ロボットに実装し評価を行った結果、行動に伴って適切な行動が選択されることが確認できた。(Ｄ)システム統合と統合実証実験：　Ｂで開発した人間の観測・洞察モデルをベースに行動決定を行い、Ａで開発した接触をはじめとする働きかけを行う統合実験を実施した。２０２１年度と同様に、人間とロボットが混在して活動空間を共有する環境について、各種アルゴリズムの検証を行った。これまでに、効率安全面に関しては十分な評価が得られたため、長期的インタラクション実験に基づく社会受容性について評価した結果、接近や接触が不可欠な状況においては、人はそれらを許容する傾向にあることが示唆された。