ELEGNT: 非擬人化ロボットのための表現力豊かで機能的な動作設計 - Apple Machine Learning Research

著者Yuhan Hu、Peide Huang、Mouli Sivapurapu、Jian Zhang

出版物を見る

Bibtexをコピー

姿勢、身振り、視線といった非言語行動は、人間とのインタラクションにおいて、意識的・無意識的に内部状態を伝える上で不可欠です。ロボットが人間とより自然にインタラクションするためには、ロボットの動作設計において、タスク遂行、空間制約、時間効率といった従来の機能的考慮に加え、意図、注意、感情といった表現特性も統合する必要があります。本稿では、動作設計における機能的目標と表現的目標の相互作用を探求する、ランプ型ロボットの設計と試作を紹介します。リサーチ・スルー・デザイン（RTH）手法を用いて、ハードウェア設計プロセスを文書化し、表現動作のプリミティブを定義し、一連のインタラクションシナリオストーリーボードの概要を示します。動作生成において機能的ユーティリティと表現的ユーティリティの両方を組み込んだフレームワークを提案し、様々な機能指向および社会指向タスクにロボットの動作シーケンスを実装します。6つのタスクシナリオにおいて、表現主導型の動作と機能主導型の動作を比較したユーザースタディを通じて、表現主導型の動作はユーザーのエンゲージメントとロボットの知覚特性を大幅に向上させることが示されました。この効果は、社会志向のタスクにおいて特に顕著です。

2025年1月24日 | 研究分野：ヒューマンコンピュータインタラクション

2024年12月17日 | 研究分野：データサイエンスとアノテーション、研究分野：ヒューマンコンピュータインタラクション

私たちの機械学習の研究は日々新たな境地を開拓しています。

私たちと一緒に働きませんか