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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-09-01 14:35 対話を行う分散ロボットによる迷子探索システム ○和田史織・諏訪重貴・涌村 武・杉本 徹・菅谷みどり（芝浦工大）  CNR2017-12 |
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| 抄録 | （和） | 【はじめに】 複数台のロボットによるサービスの応用の一つとして、ショッピングモールなどでの迷子探索がある。迷子探索は、ロボットが人から情報を集め、分析して、共有する必要がある。本研究は、移動ロボットがアドホックネットワークを用いて通信し、個々のロボットが対話的に迷子情報を共有することで、迷子を探索できるシステムを提案する。この手法は、あらかじめ子どもに何らかのデバイスを所持させたり、子どもの顔写真を登録したりする必要がないというメリットがある。 【方法】 ロボットに搭載した対話システムによって、ユーザから自然言語による情報収集を行う。迷子の親、迷子らしき子どもを見かけた周囲の大人、迷子の子ども本人をユーザと仮定し、ユーザはユーザの最も近くにあるロボット一台と対話を行う。迷子の親からは迷子の下の名前と親の下の名前、迷子の見た目の特徴、周囲の大人からは迷子の見た目の特徴、迷子本人からは迷子本人と親の下の名前を発話してもらう。ロボットがユーザから情報を収集したら、アドホックネットワークで通信を行うことにより、その他のロボットとユーザから収集した情報を共有する。親と迷子が入力した親の名前と迷子の名前がそれぞれ一致しており、かつ、親が入力した迷子の特徴と周囲の大人が入力した迷子の特徴の和とのコサイン類似度が0.6以上であれば迷子の探索に成功したとみなす。 【結果】 評価実験では、被験者に特定の子どもが映った動画および画像を提示し、その子どもが迷子であるという設定で、被験者から子どもの特徴に関する発話文を収集した。迷子の親が入力するであろう迷子の特徴をこちらであらかじめ入力し、被験者は全員迷子を見かけた周囲の大人という設定とした。こちらが入力した特徴と被験者達が入力した特徴の和とのコサイン類似度が0.6以上となれば実験成功とした。このとき、実際に子どもがいる被験者群の方が子どものいない被験者群よりも実験成功率が高いこと、被験者から迷子の性別に関する情報が入力された時はコサイン類似度が高いこと、本システムで扱っていない情報が多く入力された時はデータ不足となりコサイン類似度が低いこと、また、あらかじめ入力した発話文と各被験者一人のみが入力した発話文とのコサイン類似度を測定した場合、実験に成功する被験者はほぼいないということが確認できた。 【考察】 本システムでは、迷子の性別、着ている服、身長、体つきを入力データとして考慮した。しかし、評価実験の結果から迷子のおよその年齢や顔の特徴、また、迷子が行っていた仕草や迷子本人の雰囲気を発話文に含めてくれた被験者も見られた。被験者からそのような情報が多く入力された場合はデータ不足となりコサイン類似度が低いことが確認できたため、これらの情報の考慮も必要である。また、迷子を見かけた周囲の大人が迷子の特徴を完全に記憶できていなくても、また別の周囲の大人が記憶できなかった特徴を覚えていたり、前のユーザと同じ特徴を挙げたりしたらコサイン類似度が高くなるということが確認できた。そして、迷子の親が迷子に着せた服を忘れていたり誤って覚えていたりした場合の対策も必要であると考えられる。 |
| （英） | [Introduction] There is lost child search at a shopping mall as one of the applicability of the service by more than one robots. A robot collects information from a person and analyzes, and lost child search has to share. Locomotive robot communicates using ad hoc network and each robot is to share lost child information interactively, and this research proposes the system that a lost child can be searched. In this way, there are two merits. One is that it makes a child possess no devices beforehand. The other is that it isn't necessary to register child's photograph of the face with which beforehand. [Way] I undertake information gathering by a natural language from the user by the dialog system loaded into a robot. The user supposes a parent of lost child, surrounding adults who saw a lost child, and lost child. User talk with one robot which is nearest from he or she. Parent of lost child utters child's first name, his or her first name, and feature of lost child's appearance. Surrounding adults who saw a lost child utters feature of the child's appearance. Lost child utters his or her first name and his or her person's first name. If a robot collects information from the user, the information collected from the user is shared with other robots by communicating by ad hoc network. When the name of the parent and the name of the lost child a parent and a lost child input are identical respectively, and cosine similarity between feature of lost child which input by his or her parent and feature of lost child which input by surrounding adults is more than 0.6, I consider I succeeded in lost child's search. [Result] In evaluation experiment, a specific child showed by animation and picture to a subject. In this experiment, I considered the specific child to be a lost child. The feature of the lost child lost child's parent would input was input beforehand by me, and all subjects were made setting as the surrounding adult. When the cosine similarity between the feature input by me and the feature input by subjects was more than 0.6, it was made experimental success. Through this experiment, I found three things. First, the experimental success rate was higher when the subjects who have a child than when the subjects who don't have a child. Second, when subjects input gender of the child, cosine similarity was high. Third, subjects input information that is not considered by this system, cosine similarity was low because of shortage of data. [Consideration] The gender of the lost child, worn clothes, the height and a frame were considered as input data by this system. However, in evaluation experiment, there were the subjects who included the approximate age, feature of the face, action he or she did, and his or her atmosphere of the lost child. Consideration of these information is also necessary because the cosine similarity was data shortage and could confirm the low thing when such information was input much from a subject. In addition, I found that if one surrounding adult couldn't remember the feature of lost child perfectly, other surrounding adult remembered the feature that is not remembered by user before or remembered the feature that is remembered by user before, too, cosine similarity was high. Finally, it is necessary to think about a case when parent of lost child doesn't remember the clothes the lost child worn or remember the clothes the lost child worn incorrectly. |
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| キーワード | （和） | 迷子 / 対話システム / 自然言語 / コサイン類似度 / / / / |
| （英） | lost child / dialog system / natural language / cosine similarity / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 198, CNR2017-12, pp. 19-24, 2017年9月. | |
| 資料番号 | CNR2017-12 | |
| 発行日 | 2017-08-25 (CNR) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CNR2017-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR |
| 開催期間 | 2017-09-01 - 2017-09-01 |
| 開催地（和） | 小樽経済センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | インタラクションに注目したCNR |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CNR |
| 会議コード | 2017-09-CNR |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 対話を行う分散ロボットによる迷子探索システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 迷子 / lost child |
| キーワード(2)（和/英） | 対話システム / dialog system |
| キーワード(3)（和/英） | 自然言語 / natural language |
| キーワード(4)（和/英） | コサイン類似度 / cosine similarity |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 史織 / Shiori Wada / ワダ シオリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 諏訪 重貴 / Shigetaka Suwa / スワ シゲタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 涌村 武 / Takeshi Wakumura / タケシ ワクムラ |
| 第3著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉本 徹 / Toru Sugimoto / スギモト トオル |
| 第4著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅谷 みどり / Midori Sugaya / スガヤ ミドリ |
| 第5著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-09-01 14:35:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CNR |
| 資料番号 | CNR2017-12 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.198 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-08-25 (CNR) |
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