1 はじめに
2024年9月3日から6日に大阪工業大学梅田キャンパスで開催された第42回日本ロボット学会学術講演会のセッション参加レポートを行う． 本内容は，インテリジェントホームロボティクス (4/5)である． 本セッションは7件の発表で構成される．
2 発表内容
2.1 人を含めたデジタルツインの活用による生活支援ロボットの対話知能の技術開発 [1]
VRとデジタルツイン技術を活用して，生活支援ロボットの対話知能開発を効率化するための手法を提案した． 対話知能の開発や評価に必要な被験者実験には多大な労力が必要だったが，VR空間でのシミュレーションを用いることで，効率的に開発できる． またSIGVerseというVRプラットフォームを用いて，ロボットと人の対話や操作を仮想空間で再現し，それを基にした対話の品質評価や適切な質問生成のモデル化が進められた． RoboCup@HomeやICRA2024で開催されたWRS Future Convenience Store Challenge in Cyber Spaceにおいて実験を行い，仮想環境でのインタラクションが現実のロボットの行動に反映されることを示した． さらに被験者による対話履歴の評価から，対話行動の品質を測るための指標が抽出され，ロボットの対話行動を評価する基準も明らかにした．
筆者は，対話行動の品質評価指標として定義された項目はどのようなものがあるかという点に関心を持った．
2.2 環境認識と骨格推定による家具の形状を考慮した指差し位置推定とPick-and-Place 2]
家具の形状を考慮して人が指差す位置を推定し，指示された物体を指定の場所に移動する「Pick-and-Place」システムの開発を行った (図 1)． 家具認識と骨格推定技術を組み合わせ，ロボットが指差しの先にある物体を把握し，適切な場所へ移動させた． 従来は，指差し位置の推定に高コストな家具形状の設定が必要だったが，本研究は大まかな形状を利用する低コストな環境地図を提案し，効率的な指差し推定を可能にした． また，RoboCup@Homeの競技タスク「Interactive Cleanup」を用いた実証実験により，この手法の有効性が確認された． 実験結果では，10回のセッション中，3回で物体の把持と配置に成功した．
筆者は，背中を向けた指差しの場合に失敗が発生したが発生した実験結果に関して，これはどのような技術的な改善で解決できる可能性があるかという点に関心を持った．
図1: 環境認識と骨格推定を活用した指差し認識とPick-and-Placeシステム.
2.3 人とロボットによる共同物体探索 ～人物の行動観察と双方向対話を用いた探索の効率化～ [3]
人とロボットが協力して物体を探索する際，効率的に探索領域を分担するための双方向対話システムを提案した． 従来はロボットが人に対してのみ質問できる片方向の対話に限られていたが，本研究は人からもロボットに質問できるようにし，探索効率の向上を図った． ロボットは，人の行動を観察・推測して探索領域を決定し，あいまいな場合には質問を行う． また，VRヘッドセットのコントローラーを用いた直感的な操作により，人もロボットに質問できる． 実験では，仮想空間でリンゴを探索するタスクを設定し，双方向対話の有無に基づく比較を行った． その結果，双方向対話が探索の重複を減らすことが示された．
筆者は，ロボットの質問判断アルゴリズムにどのような工夫が考えられるかという点に関心を持った．
2.4 左右反転映像を用いた没入型インタフェースでの遠隔操作ロボットによるBring-meタスクにおける受け取りやすさの向上 [4]
遠隔操作でロボットから物体を受け取る際のユーザーの操作性向上を目指し，左右反転した映像を用いることで，ユーザーがHMD越しに自分の動きを直感的に把握できるインターフェースを提案した． 特に，生活支援ロボットの「Bring-meタスク」において，ユーザとロボットの視点の一致を改善するために設計された． 左右反転の有効性を確認するため，被験者に「移動」「接近」「受け取り」という3つのサブタスクを通じて実験を行い，ノーマル条件とミラー条件で比較した． 主観評価とコントローラー入力の記録から，受け取り時の操作性においてミラー条件が優位であることが確認された． また，受け取りやすさの主観評価の結果，ミラー条件では評価が高い被験者が多かったものの，ノーマル条件とミラー条件の評価をウィルコクソン検定で比較した結果，両条件間に有意な差は確認されなかった．
筆者は，ミラー条件とノーマル条件の差は，被験者の操作スキルや経験で異なる結果が出るかという点に関心を持った．
2.5 パーソナルモビリティのためのエレベータによるフロア間移動を含む屋内ナビゲーション [5]
エレベータを利用してフロア間を移動するパーソナルモビリティ（電動車椅子）のための屋内ナビゲーションシステムを提案した． 従来のエレベータ内での人物追跡には視野角の制限があり，近距離での認識が難しいという課題があった． エレベータ内での人物追跡に全天球カメラを使用し，狭い空間で他の利用者と安全に共存しながら移動するための手法が開発された． 技術的な要素として，全天球カメラによる人物追跡技術や，UKF（Unscented Kalman Filter）と最適化アルゴリズムを組み合わせたリアルタイムの追跡手法がある． ナビゲーションは，エレベータへの移動，搭乗，降機，目的地への移動という4つのフェーズに分けて管理され，それぞれで適切な行動がとれるように設計されている． 有効性の検証として，エレベータ内に乗る人の位置を変化させ，エレベータ内に人がいる場合といない場合での乗降実験が行われ，安全に乗降できることが確認された．
筆者は，この技術が商業施設やビルで使用される場合，どのような環境設定や調整が必要かという点に関心を持った．
2.6 2D-LiDARとYOLOv10を用いた人追従システムの開発 [6]
2D-LiDARと最新の物体検出モデルYOLOv10を活用した人追従システムの開発を目的としている． 2D-LiDARから取得した距離データを俯瞰画像に変換し，YOLOv10で人の脚部を検出することで追従を実現する． 実験では，直線，曲線，直角の3種類の経路を設定し，システムが雑多な環境で人を追従できるかを評価する予定である． 雑多な環境とは，人の脚部に類似した複数の障害物が設置された空間を指す． この環境では，追従対象となる1人の人物と，周囲を歩行する2～3人の存在を想定しているが，追従対象者とロボットの間に他の人が通過する状況は考慮していない． また，システムの最大追従速度も検証し，目標とする0.8m/s以下での追従性能が確認される見込みである．
筆者は，雑多な環境での追従精度を高めるためには，どのような改善が考えられるかという点に関心を持った．
2.7 家庭用移動ロボットを用いた手つなぎナビゲーションシステムの開発と評価 [7]
本研究では，視覚障がい者が盲導犬の代わりに，ロボットに手を引かれて目的地まで安全に移動できる「手つなぎナビゲーションシステム」を開発した． ユーザーがジェスチャーで指示を出すと，ロボットが手をつなぎ案内を開始し，移動速度はユーザーとロボットの間にかかる力に応じて調整される． 従来のロボットではハンドル操作が必要だったが，このシステムではGoogleのMediaPipeで手の動きを認識し，6軸力覚センサで速度を調整することで，非エキスパートでも簡単に操作できることを想定している． 実験では，ジェスチャー操作と速度制御が確認され，速度が安定するほどユーザーの不快度が低いことがわかった．
筆者は，力覚センサによる移動速度調整がユーザーの不快度にどのように影響したかという点に関心を持った．
3 おわりに
本稿では，OS22: インテリジェントホームロボティクス (4/5) の報告をした． ジェスチャー認識，物体探索など自身の研究に関連するテーマが多くあり，知見を深めることができた． 筆者は生活環境におけるロボットの空間の意味理解に関する研究をしており，このセッションの発表はとても興味深かった．
参考文献
[1] 水地良明, 坂巻新, 堀三晟, 西野順二, 稲邑哲也, “人を含めたデジタルツインの活用による生活支援ロボットの対話知能の技術開発,” 第42回日本ロボット学会学術講演会, 1D4-01, 2024.
[2] 矢野優雅, 小林遼平, 金岡大樹, 田向権, “環境認識と骨格推定による家具の形状を考慮した指差し位置推定とPick-and-Place,” 第42 回日本ロボット学会学術講演会, 1D4-02, 2024.
[3] N. L. Hong Da, 三浦純, 林宏太郎, “人とロボットによる共同物体探索～人物の行動観察と双方向対話を用いた探索の効率化～,” 第42 回日本ロボット学会学術講演会, 1D4-03, 2024.
[4] 小野桂市, 湯口彰重, 松本吉央, “左右反転映像を用いた没入型インタフェースでの遠隔操作ロボットによるBring-me タスクにおける受け取りやすさの向上,” 第42 回日本ロボット学会学術講演会, 1D4-04,2024.
[5] 高澤楽, 小出健司, 三浦純, “パーソナルモビリティのためのエレベータによるフロア間移動を含む屋内ナビゲーション,” 第42 回日本ロボット学会学術講演会, 1D4-05, 2024.
[6] 金澤祐典出村公成, “2D-LiDAR とYOLOv10 を用いた人追従システムの開発,” 第42 回日本ロボット学会学術講演会, 1D4-06, 2024.
[7] 白谷歩夢垣内洋平, “家庭用移動ロボットを用いた手つなぎナビゲーションシステムの開発と評価,” 第42 回日本ロボット学会学術講演会, 1D4-07, 2024.
長谷川 翔一(Shoichi Hasegawa)
2022年立命館大学大学院情報理工学研究科情報理工学専攻博士前期課程修了．現在同研究科博士後期課程在学中．2024年立命館RARA学生フェロー．Best Paper Award （SII2023・SMC2024），計測自動制御学会関西支部奨励賞，日本ロボット学会優秀研究・技術賞など受賞．計測自動制御学会, 人工知能学会, IEEEの各学生会員．サービスロボットのための空間の意味理解や行動計画に関する研究に従事．
