本研究では、サービスロボットが、ユーザーの対話意図を早期に認識し、ユーザーに対して積極的に友好的な行動を取ることを目的としている。
ユーザーの姿勢情報と視線情報を組み合わせた特徴量を用いて、ユーザーの対話意図を予測するモデルを提案した。
実験では、3つの異なる環境で収集したデータセットを用いて評価を行った。
その結果、視線情報を加えることで、AUROC値が84.5%から91.2%に向上し、ユーザーとロボットの距離が3.2mまでの時点で95.2%の高精度な予測が可能となった。
さらに、新しい環境への自己教師あり適応能力も確認した。
ロボットの実験では、提案手法が実際の対話意図を正しく捉えられることを示した。
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