人間とロボットとの相互作用

人間とロボットとの相互作用(Human–robot interaction)は、人間とロボットとの相互作用の研究である。 それはしばしば研究者によってHRIと呼ばれます。 人間とロボットのインタラクションは、人間とコンピュータのインタラクション、人工知能、ロボット工学、自然言語の理解、デザイン、社会科学などの分野で貢献しています。

定義
相互作用という用語は、二つの言葉「inter」と「action」の集まりによって形成され、その語源において、いくつかの要素の互恵的な相互作用の考えを示唆している。 人間関係の分野において、「相互作用」は、情報が共有される2人の個人(ここでは人間/ロボット)の間の対人関係として定義される表現「社会的相互作用」の収縮として介入する。

人間とロボットとの相互作用は、いくつかの技術的なパネルを中心に構成されています。 実際に、人間との接触で共同作業する能力を持つロボットを開発するために、研究者は学習アルゴリズムを開発し、機械的側面を研究し、材料に関する研究を行っています。

起源
ヒューマン・ロボットの相互作用は、ロボットが存在する前であっても、SFと学問の両方の話題のトピックであった。 HRIは(時には自然な)人間のコミュニケーションの知識に依存するため、HRIの多くの側面は、ロボット自体よりもずっと古い人間のコミュニケーションの話題の継続です。

独立した問題としてのHRIの起源は、1941年にアイザック・アシモフ(Isaac Asimov)が20世紀の作家、彼の小説「ロボット」で述べた。 彼は、3つのロボティクス法は、

ロボットは人間を傷つけたり、無反応で人を傷つけたりすることはありません。
そのような命令が第一法と矛盾する場合を除き、ロボットは人間によって与えられた命令に従わなければならない。
ロボットが第1法または第2法と矛盾しない限り、ロボットは自らの存在を保護しなければならない。

ロボット工学のこれら3つの法則は、安全な相互作用の考え方を決定します。 人間とロボットが近づくほど、また関係が複雑になればなるほど、人が負傷するリスクが高くなります。 今日、先進的な社会では、人間とロボットがいつでもワークスペースを共有しないようにして、ロボットを使用する製造業者がこの問題を解決しています。 これは、ライダーセンサーまたは物理的ケージを使用して安全ゾーンを定義することによって達成されます。 したがって、作業中に人間の存在はロボット作業空間で完全に禁止されます。

人工知能の進歩により、自律型ロボットは、最終的には未知の複雑な環境で運動を計画するより積極的な行動をとることができます。 これらの新しい機能は、安全を第一の課題として、効率を二次的に維持します。 この新しい世代のロボットを可能にするために、人間の検出、動作計画、シーン再構成、作業計画によるインテリジェントな動作、および力制御(インピーダンスまたはアドミッタンス制御方式)を使用した準拠動作に関する研究が行われています。

HRI研究の目標は、人間とロボットとのより自然で効果的な相互作用を可能にするロボット設計とアルゴリズム開発を導くために、ロボットの相互作用に関する人間の期待のモデルを定義することです。 遠隔操作の遠隔操作の無人車両と人間がどのように連携するか、擬人化ロボットとのピアツーピア・コラボレーションまでの研究範囲。

HRIの分野の多くは、人間がどのように人間と相互作用するかを動機づけるために、人間がどのように協力して相互作用し、それらの研究を使用するかを研究している。

フレンドリーな人間とロボットのインタラクションの目標
ロボットは、物理的な世界で知覚と行動の能力を持つ人工エージェントであり、しばしば研究者によって作業空間として参照される。 彼らの使用は工場で一般化されていますが、今日では、捜索救助、軍事戦闘、鉱山と爆弾の発見、科学的探査、法執行、エンターテイメント、病院ケアなどの重要な分野で最も技術的に先進的な社会に見られる傾向があります。

これらの新しいアプリケーション領域は、ユーザーとのより密接な交流を意味します。 近さの概念は完全な意味で取られ、ロボットと人間は作業空間を共有するだけでなく、タスク達成の目標を共有する。 このような密接な相互作用には、ロボットユーティリティの改善に取り組む一方で、現代社会に対するこの新しい「友人」のリスクと利益を評価するロボット科学者のための新しい理論モデルが必要です。

AIの進歩により、研究は最も安全な身体的なやりとりだけでなく、文化的基準に基づいた社会的に正しい相互作用にも焦点を当てています。 目標は、スピーチ、ジェスチャー、および表情によるロボットと直感的で簡単なコミュニケーションを構築することです。

Dautenhahnは、人間にとって快適で受け入れがたいロボットの行動のための社会的ルール(「ロボットキット」)として定義する「Robotiquette」として友好的な人間 – ロボットの相互作用を指しています。ロボットは、欲望と命令を表現する私たちの方法に適応しなければなりません逆のことではありません。 しかし、家庭などの毎日の環境は、工場や軍事環境によって暗示されたものよりもはるかに複雑な社会的ルールを持っています。 したがって、ロボットは周囲の動的モデルを構築する能力を認識し理解する必要がある。 オブジェクトを分類し、人間を認識し、見つけ出し、感情をさらに引き出す必要があります。 動的能力の必要性は、ロボット工学のすべてのサブフィールドを推進します。

さらに、社会的合図を理解し知覚することによって、ロボットは人間との共同シナリオを可能にすることができる。 例えば、家庭に入るデスクトップ3Dプリンタ、レーザカッターなどのパーソナルマニュファクチャリングマシンが急速に登場すると、ロボットが協調して制御を共有し、調整してタスクを達成できるシナリオが発生する可能性があります。 産業用ロボットは既に工業組立ラインに組み込まれており、人間と共同作業しています。 このようなロボットの社会的影響が研究され、労働者は依然としてロボットや社会的団体を扱い、社会的手がかりを利用して理解し協力し合うことが示されています。

HRI研究のもう1つの目的は、人間とロボットとの「関係」の認知モデリングが心理学者とロボット研究者にとって有益であり、ユーザ研究はしばしば両側で興味があることです。 この研究は人間社会の一部を努めている。 効果的な人間 – ヒューマノイドロボットの相互作用のためには、そのような人工エージェント/システムの設計において、多数のコミュニケーションスキルおよび関連する特徴が実装されるべきである。

インタラクションの簡略化
人間化
外観は重要なだけでなく、ジェスチャーも主要な役割を果たします。 ヒューマノイドがロボットの登場すればするほど、男性が自分の会社を受け入れることが容易になります。

人によるロボットの受け入れをより容易にし、自然で安全な相互作用を確実にするために、ロボットの外観から始まる何も偶然に任されていない。 このように、ロボットRobopecによって「スキン」として選択された柔軟性のある素材は、ロボットを表現力豊かにするのに役立ちます。「Reetiは、感情のパネルを通して、人間とロボットの相互作用を加えることができます.Reetiの肌はしなやかで変形可能です。特定の感情を模倣しています」と、Robopecの創設者であるChristophe Roussetは説明します。 表情豊かな顔に加えて、ソフトでインテリジェントな素材は、より敏感なタッチを可能にします。

さらに、ロボットに対する人間の感覚運動技能を再現することは、ロボット工学にとって不可欠な課題である。 このギャップは、人工知能と知覚知能の間で呼ばれる:MoravecのParadox。

自律
CNRSと共同して産総研(産業技術総合研究所)は10年間、ヒトとロボットのコミュニケーションを進めるために努力してきました。 これを可能にするために、科学者は三感知覚に焦点を当てたアプローチを選択します。 3つの感覚(視覚、聴覚、触覚)を持つ小さなオープンソースのロボットであるiCubを通して、イタリア工科大学の研究者たちは触感を向上させるために働いています。 iCubは、その環境と人間と相互作用できるヒューマノイドロボットです。 感覚センサーで覆われていて、さまざまな物体を認識し、それらを押しつぶすことなく把握し、名前を保持することができます。

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Akka TechnologiesではエンジニアがLink and Goのロボット車に人工知能の層を組み込んだ。「車は乗客を認識することができ、時間と文脈によって経路を提案する。インテリジェンスのレベルにかかわらず、人間はいつも手にとり、特に奉仕に専念したコラボレーティブロボットで手を取り戻すことができなければなりません。私たちの生活を支配することができるロボットのフィクションからは、Rodolphe Hasselvanderイル・ド・フランスのインテグレーティッド・ロボティクス(CRIIF)センターは、私たちを現実に戻します。「私たちは自律ロボットを持っているわけではありません。 アイデアは、リモートでロボットを制御することです。

技術的課題
– スマートマテリアル:タッチ感覚を向上させる。
感覚センサ:環境をより良く知覚する。
– 計算パワー:軌道をリアルタイムで定義します。
– 人工知能:環境を認識し、新しいタスクを実行することを学ぶ。
– 力学:ロボットの動きが人間にとって自然に見えるようにする。 3

一般的なHRI研究
HRIの研究は幅広い分野にわたっており、一般的にはHRIの本質にも及ぶ。

人間を知覚する方法
ほとんどの方法は、環境のビジョンを通じて3Dモデルを構築しようとしています。 固有感知センサは、ロボットがそれ自身の状態に関する情報を有することを可能にする。 この情報は参照に関連しています。

環境中の人間を知覚する方法は、センサ情報に基づいている。 マイクロソフトが主導する検出コンポーネントとソフトウェアに関する研究は、人間の運動学を抽出するための有益な結果を提供します。 より古い技法の例は、色情報を使用することである。例えば、明るい肌の人にとっては、手は着用する服より軽い。 いずれにしても、事前にモデル化された人間をセンサデータに適合させることができる。 ロボットは、人間の位置が割り当てられている周囲の3Dマッピングを構築するか、または(ロボットの自律のレベルに応じて)3Dマッピングを行います。

人間の欲望や命令を解釈するために音声認識システムが使用される。 固有受容、センサ、およびスピーチによって推論された情報を、人間の位置および状態(立って座る)と組み合わせることによって、

モーションプランニングの方法
ダイナミックな環境でのモーションプランニングは、3〜10度の自由度ロボットでしか実現できない挑戦です。 ヒューマノイドロボットや最大40自由度を持つことができる2本の武装ロボットは、今日の技術ではダイナミックな環境には適していません。 しかしながら、より低次元のロボットは、人間との衝突を回避する軌道を計算するために潜在的なフィールド法を用いることができる。

認知モデルと心の理論
人間は、社会的、感情的な反応が否定的であるだけでなく、人間によく似ているが不完全であるロボットに対する信頼が低下する。 この現象は “不気味な谷”と呼ばれています。 しかし、テレプレゼンスロボットの最近の研究では、人体の姿勢や表現力豊かなジェスチャーを模倣することにより、ロボットが好きになり、遠隔地に慣れていることが明らかになりました。 さらに、人間のオペレータの存在は、モニタを通る通常のビデオ通信よりも、アンドロイドまたはヒューマノイドテレプレゼンスロボットでテストした場合、より強く感じられた。

ロボットに対するユーザーの認識や感情に関する研究はますます増えていますが、まだ完全に理解されていません。 追加の実験だけがより正確なモデルを決定する。

過去の研究に基づいて、我々はロボットの現在のユーザの感情と行動に関するいくつかの示唆を持っています:

初期のインタラクションでは、人々はより不確実であり、社会的プレゼンスが少ないと予想し、ロボットとのやりとりを考えるときには肯定的感情が少なくなります。 この知見は、人間対人間の対話スクリプトと呼ばれています。
ロボットが積極的な行動を行い、「安全距離」(ユーザ空間に侵入すること)を尊重しない場合、ユーザは時には恐怖を表現することが観察されている。 この恐怖反応は人に依存します。
また、ロボットが特別な用途を持たない場合には、否定的な感情が表現されることが多いことが示されている。 ロボットは役に立たないと認識され、その存在は迷惑になります。
人々はまた、ソフトウェアに実装されていないパーソナリティ特性をロボットに帰することが示されている。

人間とロボットの調整方法
人間とロボットとの相互作用の分野における大規模な研究は、人間とロボットがより良くコラボレーションする方法を見てきました。 人間が作業の意図を推測すること、および積極的な行動を含む、人間のパートナーの行動を監視することを含む様々な方法による先行ロボット制御を研究してきたロボットの部分に この研究では、先行制御は、ユーザーが反応制御のみよりも早くタスクを実行するのに役立つことが明らかになりました。

ロボットに社会的手がかりをプログラムするための共通のアプローチは、まず人間と人間の行動を研究し、学習を伝達することです。 例えば、人間とロボットとの協調における協調メカニズムは、孤立しているよりもむしろ社会的状況における知覚と行動を研究することによって、人間と人間の構成における共同行動を可能にする方法を検討した神経科学の研究に基づいている。 これらの研究は、タスクの共有表現を維持することが、グループでタスクを達成するために重要であることを明らかにしている。 例えば、著者らは、加速と制動の責任を分けることによって一緒に運転するという課題を検討した。すなわち、一方の人が加速を担当し、他方は制動を担当する。 この研究では、お互いの行動のタイミングについてのフィードバックを受け取った場合に限り、ペアが個人と同じレベルのパフォーマンスに達したことが明らかになりました。 同様に、研究者は人間とロボットのハンドオーバの適応制御を可能にするためにダイニングプレートを通過させるような家庭のシナリオを用いて人間と人間のハンドオーバーの側面を研究してきた。 最近では、研究者は、調整作業を改善するために、共同作業者に組立作業を自動的に配布するシステムを研究してきました。

アプリケーション指向のHRI研究
研究者は、一般的なHRI研究に加えて、現在、人間 – ロボット相互作用システムの応用分野を探究している。 アプリケーション指向の研究は、現代のロボット技術が今日の社会に存在する問題に対処するのに役立ちます。 人間とロボットのインタラクションはまだ若い関心領域ですが、多くの分野で積極的な開発と研究が行われています。

HRI / OS研究
ヒューマンロボットインタラクションオペレーティングシステム(HRI / OS)は、ヒューマンロボットチームを構築するための構造化されたソフトウェアフレームワークを提供し、多様なユーザインタフェースをサポートし、人間とロボットがタスク指向の対話に従事できるようにし、拡張可能なAPIを介して」

検索と救助
最初のレスポンダーは、人間が旅行するのに不安全な環境を通常含む捜索救助(SAR)設定で大きなリスクに直面しています。 さらに、技術は、人間の知覚の精度を大幅に向上させ、精度を向上させることができる観察のためのツールを提供する。 これらの問題に対処するためにロボットを使用することができます。 この分野の研究には、ロボットのセンシング、モビリティ、ナビゲーション、計画、統合、遠隔操作の制御に取り組む努力が含まれます。

SARロボットは、世界貿易センターの崩壊などの環境にすでに導入されています。

その他の応用分野は次のとおりです。

エンターテインメント
教育
フィールドロボット
ホームとコンパニオンロボット
ホスピタリティ
リハビリと高齢者ケア
ロボット支援療法(RAT)

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