Muhammad Nur Adilin Bin Mohd Anuardi さんがInternational Conference on “Design of Comfortable Life using Mathematical Sciences” (ICMMA2020)でExcellent Poster Presentation Awardを受賞

【研究目的】
コミュニケーションにおいて、ロボットが人の気持ちや好みにそって表情を出すための仕組みを実現することを目的としています。
脳波?心拍センサから人の感情をリアルタイムに推定し、機械学習にて個人差を考慮しています。

【研究内容】
私が行った研究では、脳波?脈拍を用いることで感情推定を行いました。
人の感情によって、ロボットの表情は、同調、逆同調、面白い表情それぞれ5段階、3パターンのロボットの表情に対して、人間の印象評価と生体情報から個人差を調査する方法を検討しました。
また、ロボットに対する印象評価は、親密性項目?社会性項目?活動性項目からなり全12項目を評価してもらいました。
生体情報とロボット表情に対する好?嫌のボタンから得られた印象結果に基づいてロジスティック回帰をすることで分類モデルを作って、評価を実施しました。

【今後の展望】
近年、少子高齢社会、労働力不足を背景として、商業、福祉施設などでロボットサービスへの適用が広がっています。
ロボットサービスにおいて表情は人間に親切感などの好印象を与えるため重要です。
しかし、同じロボットの表情に対して、人に与える印象は異なっています。
ロボットの表情に対する人の印象を生体情報から取得する手法に着目し、人の感情をリアルタイムに取得して、個人差を評価することでこの課題を解決できると考えています。
そのため、私が生体情報と主観評価の結果に基づき、分類モデルを生かし、好印象ロボット表情における個人差の評価に役立てたいと考えています。
今後の課題として、ロボットの表情画像をその他のものなどと比較することでより相応しいロボット表情画像を作成することが必要です。
個人差を考慮するために、性格の影響は大きいと考えられます。
それで、実験者の性格を把握し、個人差を分析することを行うことが望ましいです。
この研究によりロボットサービスを改善し、さらによい人間とロボットのコミュニケーションに適用できると考えています。


基盤システム研究室