naoekaki: お絵描きを通したヒューマンロボットインタラクション B2 tisbee (樫井亜依) B1 nanaco (河相菜奈子) B1 alaine (小幡理沙) 親　高汐一紀* February 4, 2015 1 はじめに 4 現在ロボットが日常生活に普及し始めているなか、人間はロボットにどのようなインタラクションを期待し、求めているのだろうか。また、より人間社会に溶け込めるものを作り出すにはどのような言動や外見のデザインの工夫が必要だろうか。ロボットの社交性・社会性を踏まえながら、どのようなインタラクションが提供できるロボットがこの先人間にとって接しやすいモノになるかを考える必要があるだろう。 2 アプローチ今回のプロジェクトでは、人間とロボットが“お絵描き”を一緒にするというインタラクションのシナリオを作り出した。人間にロボットと自然なコミュケーションをとっているように感じさせるために、ロボットが自ら物事を判断し、動作・発言・認識において臨機応変に対応しているように見せることを心がけた。ロボットの動作等は人間らしさを完璧にまねるのではなく、ロボットなりの役割を果たすように工夫した。目的このプロジェクトは Aldebaran 社の Nao というヒューマノイドロボットを用いて、人とロボットのコミュニケーションを体現することを目的としている。人間の日常生活で違和感無く存在し、それに加えて実用性があるロボットにはどのような要素が必要かを考察するため、今回は”お絵描き”といった共同作業を通して自然且つ enjoyable な Human Robot Interaction を追求した。当初は Nao の開発環境である Choregraphe の操作方法や Python 言語を、研究する上でのスキルとして習得することに励んだ。しかし目標としたより細かいデザインの操作は Choregraphe では操作しきれず、C++ で Nao を操作するための開発環境の構築や OpenCV を使用することにも挑戦した。また、この研究は３人の合同プロジェクトとして行った。 3 背景と問題意識 Fig 1 Nao Robot by Aldebaran Robotics Company 人間とロボットのインタラクションの中で自然な Human Robot Interaction を得るためにはロボットの”responsiveness”（対応性・感応生）が重要だとホフマン [1] は主張している。この”responsiveness” を成り立たせるためには、ロボットは対応時に”understanding”（理解）と”validation”（共感）と”caring”（思いやり）の３つの要素を表現する必要がある。彼の実験では、子供達を被験者とし、”responsiveness” が充実したロボットに対する接し方は人間を話し相手とする時とどのように異なるかを調査した。その結果、被験者の子供達は人間を話し相手にする時と同じようにロボットに心を許し、内緒話を打ち明けた。今回私達の実装では、ロボットにこのような対応性を身に付けさせられるように言動とセンシングプログラムを工夫した。 5 プロトタイプ人間とロボットが共同作業を行う HRI をどうしたら体現できるかを考察し、まず「人とロボットが交互にを書き足しながらひとつの絵を作り出す」というイメージを持つことから始めた。ORF では、前述したイメージをもとに n 対 1(相手の人数認識) の会話展開や NAO が実際に自らの名前を書くということを実装した。実際に動かしながら NAO の声のトーンや速度、身振り手振りを調整しながら言語、非言語コミュニケーションからのアプローチをはかった。顔や色を認識しながら会話を切り替えるデザインも加え、より人と自然なコミュニケーションが行えるように努めた。 * 慶應義塾大学環境情報学部准教授 1 6 考察　前回のプロトタイピングよ 8.2 OpenCV りより良いリソースを探した結果、OpenCV といった NAO に絵を描かせていく中で声のトーンや速度、視線の向きや臨機応変な会話の切り返しがコミュニケーションにおいて重要であることが分かった。加えて NAO 自身の腕の可動領域やモーターの出力、NAO が腕を動かせる回数から、大きく多様な絵を描くという行為が容易ではないことが分かった。ORF では 61 組の方にデモに参加して頂き、概ね好評価を得た。特に、一人だけではなく複数人を相手にコミュニケーションをとることが可能な点が参加者にとっては新鮮だったようだ。年齢・性別が異なる様々な参加者にインタラクションを体現してもらい、楽しい体験ができたという評価があった中、認識の遅れや誤認識等の問題点も見られた。 7 後期の試みオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリを使用することに決めた。これを使う事によって、様々なオブジェクトに対応できるようになる。ただ難点として、利用するために必要とする環境構築が多く、コーディング技術やアルゴリズムの定義が必要だという事が挙げられる。今回の WIP 最終発表までに達成したことは OpenCV 含め、様々な段階での Naoqi C++ の開発環境設定である。 9 フューチャーワーク次期までの課題は、OpenCV を利用した実装に挑戦し、実際に C++ 言語でコードを書いたプログラムで Nao を操作することだ。そのためにはロボットをプログラムする上で必要な知識を身につける必要がある。また、NAO が障害物にぶつかった際に自分で危険を察知して障害物を避ける機能をつけるれば、スムーズなインタラクションが期待できるため、視覚や触覚といった知覚機能をもたせることも目標の一つである。今後は操作方法のスキルアップとロボットのコミュケーション能力の向上と共に、この点にも注目して研究していきたい。 ORF までおける実装の結果、顔認証から対峙している人数情報の出力は Choregraphe 既存の機能を使い、成功したと思われる。私達がデザインしたダイアログは理想的なインタラクションに比べ、Yes/No 会話が多かったため、一方的に感じさせる会話を減らす事を意識した。また、ロボットの認識含め、会話の対応スピードが遅く感じた。これは、NAO の既存センサでは避ける事ができない問題点である。しかし、反応速度を考慮した自然なターンの切り替えはデザインで改善された。最も着眼し References た問題点は、色認証からの感想を述べるインタラクションの部分だった。色分析のみでは、望ましいレスポンス [1] Hoffman, Guy and Birnbaum, Gurit E. and Vanunu, Keinan and Sass, Omri and Reis, Harry T. Robot Responsiveness を被験者に与える事ができないため、相手・ロボット自 to Human Disclosure Affects Social Impression and Appeal 身が何を描いているかを理解させるのに重点を置いた。 (2014) 8 試行現状ロボットの性能として人工知能を搭載しているわけではないため、ロボットは私たちがプログラミングしたようにしか行動できない。その制限下でどうしたらコミュニケーションをもっと豊かに、自然なものにできるかということが最大のテーマであった。今回の試行で集中した点は、ロボットが提示された絵を理解できるようにすることだ。まず、ロボットは人間の描いた絵をカメラでとらえ、画像を取得する。その後、画像を分析し、絵を認識し、認識をした事を人間に伝える。より高性能な画像の分析、及び絵の認識を行うためには、プログラムにその機能を果たす新たなプログラムを加える必要があった。 8.1 box library recognition 画像認識を実行させるために、まず Choregraphe 既存の Box Libraries を利用し、Object Recognition を試みた。これは既存の設定の一部であるため、私達がプログラムの細かい部分に手を加える必要がないくらいにしっかりと構築されているものだ。ただ、汎用性がないため膨大なサンプルデータが必要であり、データのライブラリを独自で形成する必要がある。そのため非効率的なプログラム方法になった。 2