感情認識と人間ロボットインタラクション:方法と応用の体系的レビュー

社会的認識ロボットナビゲーションは、ロボットが人間の社会的規範、快適性、および認識される安全性を尊重して人々の間を移動することを必要とする。対人空間の調整であるプロクセミクスは、このプロセスにおいて中心的な役割を果たす。本研究では、既存のHRI研究のレビューに基づき、プロクセミクスに関する包括的な分類を提案する。この分類は、人間の行動、ロボットのデザインと挙動、環境構造、タスクコンテキスト、およびプロクセミクスの動的な空間特性といった主要な変数を体系的に整理する。この分類は、社会的適応型ロボットナビゲーションシステムの設計に役立ち、将来の経験的研究の基盤を提供する。現在の研究慣行には、複数の…

本調査は、ロボット操作におけるセンサーモダリティ選択、異種信号の整合と融合、およびそれらのアクション生成との関連性に焦点を当て、ビジョン・言語・アクション(VLA)モデルをセンサー・融合・アクションのパイプラインとして再解釈する。RGB、深度、触覚、力/トルク、固有受容性、慣性計測ユニット、マルチスペクトル/熱、イベントベースビジョンなどの主要なセンサーモダリティの分類、それらが提供する物理情報、故障モード、デプロイメント制約を比較する。また、テレオペレーション、人間のビデオ、シミュレーションベースのデータ収集パイプライン、および代表的なデータセット構成をレビューし、早期・後期融合、クロスア…

• 顔表情認識システムの評価で、制御された静止データセットでの平均リコール約72%が現実的な動的設定では30%未満に低下した
• AfectNetデータセットで訓練されたDANモデルが全ての汎用VLMを上回る汎化性能を示した
• 商用ツールFaceReader© 10はCREMA-D動的データセットでランダム分類器を下回る性能に低下した

人間とロボットの協働(HRC)における先回りしたロボット支援のため、タスク文脈の認識、ユーザーのニーズ予測、ワークフローを妨げない適切な介入を可能にするシステムが必要とされている。本稿では、大規模言語モデル(LLM)の推論と標準運用手順(SOP)による根拠付けを、意図、動作、知覚、音響、アフォーダンス、パフォーマンスの専門化されたモジュラー層と組み合わせたAgentic Unified Robotic Assistance(AURA)フレームワークを提案する。このフレームワークは、再トレーニングや再プロンプトなしで再構成可能かつ監査可能であり、中央の意思決定モジュールに構造化されたコンテキス…

非人間型ロボットを用いた2つのユーザー調査により、ロボットの丁寧さとエラー行動がユーザーの認識に与える影響が調査された。丁寧さは、Lakoff(1973)の丁寧さの規則に基づき、3つの規則をすべて実装した「最も丁寧」な条件と、それらを省略した「厳格だが失礼ではない」条件で実施された。正しさは、エラーのないロボットの行動と意図的なエラーを含む行動を比較することで操作された。調査は、モバイルロボットとマニピュレーターロボットの2種類のロボットと2つの異なるタスクを用いて実施され、工学系の若年成人参加者59名(24~28歳)が参加した。参加者は一貫して、正確で丁寧なロボットを最も好意的に評価した。…