研究の技術や工学系Tisp,その他研究上必要になった情報のメモを載せています.

アンドロイドの機械性能評価

アンドロイドロボットを高機能化しようと,様々な内部機構や皮膚の構成が検討されています.しかし,各種構成によって結局どのくらい良いアンドロイドができたのかを測るための統一的・客観的な評価指標がないため,多種のアンドロイドとの比較検討がなく,乱立気味です.アンドロイドの開発競争が効果的に行われるようにするためには,どのような構成のアンドロイドであっても適用可能でありながら,具体的な特性の良し悪しを定量的に把握できる評価指標が必要です.そこで,アンドロイドの機械性能評価を行うための方法を研究しています. 顔皮膚表面の操りやすさの定量評価(2018年) アンドロイドの顔は主に,表面の柔軟被覆,被覆を支える外殻,外殻内部に収められた駆動機構の3層構造になっています.駆動機構が発揮する力が何らかの駆動力伝達方式によって外殻を経由して柔軟被覆を変形させるという仕組みです.1つのアンドロイドの顔でも,多種の表情を作り出すための多くの駆動機構が内蔵されています. アンドロイドによって素材・形状・構造・方式は様々ですが,一般に,駆動機構の動きと被覆表面の動きの関係はかなり複雑です.たとえば,駆動機構を少し動かしただけでは被覆の表面はほとんど動きません.被覆は非常に柔らかいので,被覆の内面付近だけが変形して,力が被覆表面にまで伝わらないからです.また,被覆表面が動いたとしても,駆動機構の動きに対してどのように追従するかは,被覆の場所によって様々です.たとえば,外殻との摩擦が強い部分はなかなか追従して動きません. このように,アンドロイドの顔の被覆は非常に操りにくいにも関わらず,その「操りにくさ」を定量化する方法はありませんでした.定量化されていなければ,改善点も特定できず,また上手く操るための対策も打てません.そこで,特定のパターンで駆動機構を1つずつ動かした際に,アンドロイドの顔皮膚表面がどのように追従するかをモーションキャプチャ装置で精密計測し,各駆動機構ごとに,被覆の追従特性を分析しました. 結果として,「①敏感性:機構の小さな動きに対して皮膚がどれだけ敏感に動くか」「➁ヒステリシス性:機構の動きの向きによって皮膚の追従性がどれだけ変わるか」「③非同期性:皮膚の追従の仕方が皮膚の位置によってどれだけ異なるか」という3つの特性値で,各機構ごとに皮膚の操りにくさの違いをうまく説明できることがわかりました. この特性値を駆動機構ごとに把握し,3次元にプロットすることで,「皮膚の操りやすさ」という観点でどの機構がどれだけ他より優れているかを簡単に確認することができます.これで,あるアンドロイドの顔を効果的に改善するために,優先して改善すべき機構とその特性を絞りこむことができます.また,他のアンドロイドであっても,同じ方法で特性値を得ることができるため,「こちらのアンドロイドの方が,全体的にあのアンドロイドより操りやすい」といったような議論が可能になります. 関連文献 Hisashi Ishihara, Binyi Wu, Minoru Asada. Identification and evaluation of the face system of a child android robot Affetto for surface motion design. Frontiers in Robotics and AI, 2018. (Submitted on Apr. 24 2018. Accepted on Sep. 25, 2018. )

アンドロイド皮膚による高難度手術手技評価

 アンドロイドの皮膚用途として開発してきた肉厚柔軟な触覚センサの応用研究として,腹腔鏡手術の縫合結紮(縫って結び留める操作)と呼ばれる手技の定量的評価法の確立に向けた研究を進めています. 3軸力覚センサ機能を備えるアンドロイド皮膚を患部に見立て,腹腔鏡手術のトレーニングに用いられる器具で縫合結紮操作を行います.すると,その操作が縫合結紮部に与える3軸方向の力を時系列データとして取得できます.医師の操作の癖や滑らかさなどが時系列データのどのような特徴量に反映されるかを解析することで,熟練度評価指標に使える特徴量を探します.この研究は,自治医科大学メディカルシミュレーションセンターの川平洋教授,東京医科歯科大学の中村亮一教授,阪大基礎工学研究科の川節拓実助教,堀井隆斗助教との共同研究です. 時系列データからの操作工程の分割(2018-2019) 腹腔鏡手術の経験を有する3名の医師の方にそれぞれ10回,縫合結紮を実施していただいた際の3軸力時系列データを取得しました.時系列データには,針を刺して糸を通す操作(針刺し操作)と,糸を結ぶ操作に対応する明らかな変化の山だけでなく,誤って器具が患部に触れたり,針を刺し損ねたりする操作も反映されており,感度の良さを確認できました.さらに,針刺し操作の区間データの変動の形から,この操作は「針先端の刺しこみ」「針の向きの調整」「針の貫通」「針の引き抜き」という4つの工程から成ることが伺えました.そして,とくに「針の向きの調整」という工程での操作には,医師毎の癖がよく表れている様子がみられました.このデータ取得に際しては,大阪大学医学系研究科の中島清一教授のご協力をいただきました. 関連文献 Kohei Fukuda, Takumi Kawasetsu, Hisashi Ishihara, Takato Horii, Ryoichi Nakamura, Hiroshi Kawahira, Minoru Asada. Measurement of Three-Dimensional Force Applied to Elastic Suture Training Pads for Laparoscopic Suturing. 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). Germany, 27 Jun. 2019. 福田康平.縫合可能な柔軟触覚センサを用いた 内視鏡下手術手技の定量化と特徴分析.大阪大学大学院工学研究科知能・機能創成工学専攻 修士論文.2020.

顔皮膚の動きの精密計測

人もアンドロイドも,柔軟な皮膚素材を変形させることで様々な表情をつくりだします.このような変形方式によるアンドロイドの表情を洗練していくためには,「人の顔皮膚はどのように骨格上を流れ,変形しているのか」を把握したうえで,「アンドロイドの顔皮膚の流れや変形は人とどう違うのか」を詳しく突き止めて効果的な修正を施す必要があります.そこで,光学式のモーションキャプチャ装置を用いた皮膚運動の高密度計測と特徴解析を実施しています. 関連文献 Ishihara H, Iwanaga S and Asada M (2021) Comparison Between the Facial Flow Lines of Androids and Humans. Front. Robot. AI 8:540193. doi: 10.3389/frobt.2021.540193 三須龍,石原尚,土井祐介,永島壮,中谷彰宏.主ひずみ分布推定を用いたアンドロイドと人の表情解析.電気学会知覚情報研究会. オンライン.2021.3.7. 三須龍,石原尚,土井祐介,永島壮,中谷彰宏.アンドロイド開発のための人顔面右側部の様々な動作に対するひずみ分布推定.日本機械学会関西学生会. 京都府京田辺市(オンライン).2020.3.10. Hisashi Ishihara, Nobuyuki Ota, and Minoru Asada. Derivation of simple rules for complex flow vector fields on the lower part of the human face for robot face design. Bioinspiration&Biomimetics. 13, 015002, 2017. (2016 Impact Factor 2.939. Submitted on Apr. 24 2017. First dicision on Sep....

取り組み中のテーマ一覧

①アンドロイド・ハードウェア開発 人の体のように表現力や感知力に優れ、また触れ合いやすい身体ハードウェアデバイスの設計・製造を実施しています。頭部から脚部までの機構設計や柔軟皮膚実装、さらには皮膚の触覚センサ化・ディスプレイ化にも取り組み、その特性解析や機械性能評価を行っています。 テーマ しなやかに動作する小型アンドロイドの上半身骨格機構の開発(代表論文へのリンク) 高感度で高耐久の肉厚柔軟な触覚センサの開発(代表論文) アンドロイドの顔の革新設計に向けた機械性能評価と変形制御(代表論文) 接触反応実験に向けた人型骨格と触覚を備える小型のアンドロイドハンドの開発 アンドロイドの顔の効率設計のための人顔面皮膚の変形計測・解析(代表論文) ➁アンドロイド・制御ソフトウェア開発 開発した身体デバイス群の潜在的な性能を発揮させ、人との各種触れ合い実験ができるようなアンドロイド身体制御ソフトウェア群を開発しています。人に狙い通りの感情的情報を与えられるように、各種センサ入力に応じた多彩な表情を生成・管理する頭部コントローラや、遠隔操作用GUIなどを開発しています。 テーマ 多様な表情を柔軟に生成するアンドロイド表情の制御器の実装(代表論文) 子供型アンドロイドの開発コンセプトと展望(代表論文) 期待や認知のバイアスを含む人の模倣を利用したロボットの学習アルゴリズム(代表論文) 人とロボットの愛着形成実験に向けた階層的情動制御アルゴリズムの動作特性分析 ➂アンドロイドの対人影響解析 開発したアンドロイドが人にどのように作用するかを明らかにする実験を実施しています.ハード・ソフトウェアの仕様や設定を変えた場合に印象や人の反応がどのように変わるかを解析することで、所望の印象を与え、反応を引き出すための適切な設計や制御の方法を探っています。 テーマ ロボット表面の触り心地の違いがもたらす性格印象変容の心理実験解析(代表論文) 子供型アンドロイドの開発コンセプトと展望(代表論文) 子供アンドロイドとの触れ合いにおける人の発話変容の音響解析(代表論文) ➃アンドロイド技術の転用 アンドロイドロボットの開発・評価を通じて得られた特徴的な技術を,医療・福祉分野等,他の用途へ転用して新たな価値を生み出すことを狙っています。アンドロイド用に開発した触覚付き皮膚を高難度手術の技能評価に用いたり、人工物との接触面で生じる皮膚への負担の可視化に用いる研究を進めています。 テーマ 縫合結紮可能な肉厚柔軟触覚センサによる腹腔鏡手術の技能評価(代表論文) 接触面における三次元皮膚負担を推定可能なセンサシートの事業化検証(関連サイト) 安全で高精度の触覚センサを備える子守デバイスの開発と事業化検証

システムズ・アンドロイドロボティクス

アンドロイドロボットの機械工学を基軸とする超域研究領域として提唱するシステムズ・アンドロイドロボティクスについて解説します. 概要 システムズ・アンドロイドロボティクスとは,機械工学を基軸とする超域研究領域として石原が提唱しているアンドロイドロボット研究の枠組みであり,様々なレベルのシステムとしてアンドロイドロボットを捉えることで,本質的な研究課題の発見や,解決,そして応用を促進しようとするものです.下の図のように,特に,柔軟素材と電気機械要素からなるアンドロイドの身体機械システム,そのアンドロイドと人が親密に関り合う対人関係システム,そしてアンドロイドの対人性能向上により情報学や心理学,産業界や医療福祉分野などが分野共創的に価値を与え合える研究と産業のエコシステムの3つのシステムを重視しています. 挑戦目標 分野毎に異なる課題に挑むことになりますが,基軸となるのは,多様な機能が相乗効果的に搭載されている人体のように高い感知・表現力を備える人工身体システムを作り上げるという機械工学的挑戦です.下の図に,分野毎の挑戦課題を示しています.人から質・量ともに豊富な情報を得られるようにするにはロボットをどのように操ればよいかという情報学的挑戦は,機械工学領域の挑戦を通じたロボット身体機能の根本的かつ効果的な向上を伴うことなしには発展がありません.また,ロボットとの触れ合いにおいていかなる心理・行動変容が人に生じるかを分析しようとする心理学的挑戦も,機械工学領域の挑戦によってロボット身体の詳細な作り分けや再現性確保がなされなければ,ケーススタディに留まり,深い考察が行えません.加えて,上記のような学術分野との共創を通じて開発される人体に近い身体システムの要素デバイスは,その特徴を生かし,それぞれに別の形態として人社会の課題の解決に資する技術として転用可能だと考えます. 背景課題と意義 これまでのアンドロイドロボットは,多分に職人芸的な手作業に頼って開発されていたため量産性や再現性に乏しく,また機械性能評価の指標がないため,様々な仕様のロボットが十分な性能比較もなされないまま乱立していました.さらに詳細かつ定量的な仕様説明もないロボットを用いた種々の実験の結果は,深い考察や他ロボットへの転化が困難なケーススタディになりがちでした.ケーススタディすら乏しかったアンドロイドロボット黎明期はすでに過ぎ,さらなる発展を遂げるためにケーススタディを超えた理論体系の構築が必要とされています. システムズ・アンドロイドロボティクスは,その要請に応えようとするものです.柔軟に多様な動作を実現する骨格機構や感知・呈示機能に優れる高機能皮膚などの身体要素の開発手法や制御法の確立によって性能の底上げを図り,また,身体システムの表現力や人らしさ,触れ合いやすさ,親しみやすさの定量的評価法を定めることによってアンドロイドロボットの個体間性能の優劣比較や,問題箇所あるいは改善度を定量的に把握することを可能にする試みを推進します.このように仕様が定まったロボットを使用した実験研究であれば,実験の結果の違いがどのような仕様の違いに起因するものであるかを精密に考察することが可能になります.さらに,人に近い構造の機能デバイスやそれを対象とした評価指標は,アンドロイドロボット以外の用途,例えば医工学(人皮膚に近い構造の触覚センサを模擬皮膚とした手術技能評価)や心理学(人物の表現力や親しみやすさの定量化)の分野においてもそれぞれに活用可能であることが期待されます. アンドロイド独自の難しさ アンドロイドロボットがどんなものかは容易に想像できる一方で,うまく造りあげるための方法論は確立されていません.特に,表現力や感知力といった他者との関係構築における基本かつ重要な機能が高機能化できないままになっています.その要因の一つは、アンドロイドの特徴でもある柔らかい被覆の取り扱いの難しさにあります.人の皮膚のように多彩な表現力や感知力を備える高機能被覆を実現するには,既存デバイスの単純加算ではない,新しい発想のデバイス開発が必要です.また,その被覆を効果的に活用するには,身体的な触れ合いが人とロボットの関係を変える機序も明らかにしなければいけません. 研究のフォーカス アンドロイドロボットを以下のように捉えて研究を進めています. 柔らかい素材と硬い機械のハイブリッドシステムとしてのアンドロイドロボット 人工知能と人を結ぶ,感知力と表現力に優れる生物様のユーザーインターフェースとしてのアンドロイドロボット 人との感情豊かな触れ合いで交わされるデータ収集装置としてのアンドロイドロボット

子供型アンドロイドロボットAffetto

子供型アンドロイドAffetto(アフェット)は,まるで子供を相手にするかのような情緒豊かなロボットとの触れ合いの実現を目指して2011年から開発を続けている触れ合い性能特化型の小型で柔軟なアンドロイドです.2011年に初代の頭部と上半身機構を,2014年に脚部機構を,2015年に二代目の上半身機構を開発し,しなやかに動作する全身骨格機構としてプレスリリースを行いました.2015年からは肉厚で柔軟な皮膚触覚センサの開発も開始し,表現力だけでなく,感知力の向上も図っています.2018年に,二代目の頭部を開発し,プレスリリースを行いました.表現力と感知力を十分に高めた子ども型アンドロイドの実現は,これまで取得困難であった,触れ合いで交わされるデータを主観視点で能動的に収集する手段を得ることを意味します.このようなデータに基づいて触れ合いの理解が進めば、人とうまく触れ合うためのやり方を人工知能に学ばせる方法論が見出され、人との関係性をうまく調整して効果的に働きかけられるロボットの実現に繋がると期待しています. [smartslider3 slider=2] 個別テーマの紹介記事 主要論文 小型多自由度柔軟骨格機構の設計開発(上半身機構を紹介した論文,脚部機構を紹介した論文,顔機構を紹介した論文) 柔軟肉厚かつ高感度の触覚センサの設計開発(GMR素子方式を提案した論文,インダクタンス計測方式を提案した論文) 参考になる外部記事 “You’ve Come a Long Way, Disembodied Robot Baby” in Gizmode. 初代の顔からの発展を紹介してくれています.  

子供アンドロイドに向けられる対乳幼児発話の分析

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. 子供アンドロイドに対して向けられる発話を記録して音響的に解析し,大人が子供に向けるような特徴的な発話がどのように表れるかを調べる研究を行っています.理化学研究所 脳科学総合研究センターの馬塚れい子先生の研究室との共同プロジェクトです. 発話データの収集(2015年) 発達心理学の言語獲得研究において,幼い子供に向けられる発話の特徴が調べられてきました.この研究分野では,対乳児向け発話(Infant-directed speech)と呼ばれるその特徴的な発話の特徴や役割を明らかにするため,幼い子供に向けられる発話と,それ以外の相手に向けられる特徴的な発話(例えばペットや外国人,あるいはカーナビ相手の発話)との比較分析が行われてきました.幼い子供だけを相手にした研究では,子供が好き勝手に動いてしまうため,分析に適うデータを集めるのが難しいためです.とはいえ,子供ではない相手に向けられる発話には,対乳児向け発話に見られる特徴の一部しか含まれないため,十分な比較分析ができないという現状がありました. そこで,動きや外見を調整した子供型アンドロイドを使う方法を提案しました.もし,それに向けられる発話が対乳児発話と匹敵する特徴を備えていれば,対乳児発話を研究するための新たなツールとなりえます.そこで,21人の幼い子供を持つ母親を集め,(a)対乳児発話,(b)対子供型アンドロイドロボット向け発話,またそれに加えて(c)対大人向け発話を,同じ状況下(変わったおもちゃの名前を相手に教える場面)で記録収集しました.合計で29時間分の録音音声に対し,文字のタグづけと韻律ラベリング(X-JtoBI)などの事後処理を実施しました.このようにして得られた音声データに対し,印象評価や音響的評価を実施していきます. 発話印象の比較評価(2015年) まず,発話印象の評価を行いました.対乳児発話,対アンドロイド向け発話,対大人向け発話の音声データから,同じおもちゃの名前を話している部分を抜き出し,18-24歳の第三者に聞いてもらい,それらの発話が,どの程度,幼い子供に向けた母親の発話に聞こえるか,を問う7段階評価を行ってもらいました.その結果,対乳児発話対アンドロイド向け発話の印象評価に有意な差はなく,そしてどちらも対大人向け発話よりも,より幼い子供向けの発話に聞こえる(p<0.001基準のt検定で有意),と評価されました.つまり,子供型アンドロイドロボットは,少なくとも第三者が聞いて対乳児向け発話に聞こえる発話を母親達から引き出すことができた,ということが確認できました. 参考文献: Ryuji Nakamura, Kouki Miyazawa, Hisashi Ishihara, Ken’ya Nishikawa, Hideaki Kikuchi, Minoru Asada, and Reiko Mazuka. Constructing the Corpus of Infant-Directed Speech and Infant-Like Robot-Directed Speech. in Proc. of the third international conference on...