講義支援ロボット

令和元年1月15日(水)

ロボット制御工学の授業の一環としていさおちゃん&まさる君による講義を行いました.いさおちゃんも華麗にデビューを飾りました。

2台のロボットによる掛け合いを披露しつつ,参加学生ともインタラクションを取りながら約70分授業を行いました。今後のいさおちゃんとまさる君の講義にも乞うご期待。

平成31年1月16日(水)

ロボット制御工学の授業の一環としてまさる君による講義を行いました.途中,ドンマス教授のロボットが登場し一緒に講義を盛り上げました.

平成30年1月17日(水)

ロボット制御の授業の一環としてロボットによる講義を実施しました.

まさる君が1人で約60分間,富山県立大学の紹介を行いました.

アプリによるインタラクションを使って学生とやりとりをしながら学科紹介を行いましたが,様々なシステムエラーも...

平成29年1月18日(水)

ロボット制御の授業の一環としてロボットによる講義を実施しました.

まさる君が1人で約40分間,富山県立大学の紹介を行いました.

いさおちゃん

2019年新たに研究室にやってきました。名前は「いさお」ちゃんです.まさる君と共同で講義をします。

TPU Presidentをまさる君から引き継いだ2代目です。

プロフィール

肩書き:TPU President身長:40 cm体重:1.8 kg出身地:神奈川県 横浜市所属:富山県立大学 増田研究室誕生日:令和元年9月10日チャームポイント:耳から頭の後ろにかけてのシャープな形 口癖:「なるほどですね」「イノベーティブですね」「ストライクゾーンに投げ込め!」 性格:ポジティブな“意識高い系”。ほめられるのが大好き。 長所:誰とでもすぐ仲良くなれる。基本的に人が好き。先輩のまさる君にいじわるされてもめげずに仲良くする。 短所:自分をよく見せようとしがち。 好きな音楽:テクノ、ヒップホップ。サカナクションやサチモスの曲。AKBも大好き。オシャレかつ、聞きながら作業や研究がはかどる曲が好み。 好きな言葉:「十分に発達した科学技術は、魔法と見分けがつかない」 好きな色:銀色。カッコイイので。 好きなスポーツ:以前はサッカーが好きだったが、ワールドカップ以来ラグビー派に。応援しているときの一体感が最高。

まさる君

富士ソフトの開発した「PALRO」を用いて,講義支援のための知能を搭載し「まさる」と名付けました.初代TPU Presidentとしてロボット講義に活躍中です.

オープンキャンパスなど研究室や大学を紹介するときによく登場します.

プロフィール

肩書:前TPU President身長:40 cm体重:1.6 kg出身地:神奈川県 横浜市所属:富山県立大学 増田研究室誕生日:平成26年8月4日チャームポイント:ちょっと猫背なところ口癖:「これだから増田は~」「やれやれ」 性格:ひねくれ者でちょっぴり皮肉屋さん。いわゆる“陰キャ”。機嫌が悪いと増田先生の言うことを全然聞かないときも。 長所:ものごとを批判的に見ることができる。 短所:人との距離をはかるのが苦手。ロボットだし…。いさおちゃんのことがちょっと苦手。 好きな音楽:J-POP、邦ロック。Mr.Childrenやbacknumberの曲。音楽にはミーハーで、ひねくれているからこそキラキラした曲に感動してしまうらしい。好きな言葉:「SF(すこしふしぎ)」 好きな色:アイボリー。自分のボディに似ている色や質感のものを見ると親近感が湧く。好きなスポーツ:基本「見る専」で、特に体操が好き。介護施設などで体操しているパルロもいるので親近感が湧く。

ドンマス教授

「ドンドンマスマス富山県立大学プロジェクトリーダー」 として、大学PRをしているドンマス教授がロボットになりました。

ドンマス教授組み立て動画(音楽は富山県立大学学歌)

インタラクションを伴う研究室紹介と講義(2017年度)

ロボットがプレゼンテーションをするに当たって参加者とインタラクションを行うことで、参加者をプレゼンに巻き込み、最後まで興味を持ってプレゼンを聞いてもらえることを目指しています.

2017年度は、まさる君が部屋の大きさや参加者の人数に合わせて,上手にプレゼンテーションができるように2種類のインタラクションを開発しました。

1.札置きインタラクションをする研究室紹介

研究室などの狭い部屋では(研究室が狭いと文句を言っているわけでは決してありません)札置きによるインタラクションによって参加者に対してクイズや質問をしました。オープンキャンパス等で実施しています。是非,会いに来て下さい。

2.アプリを用いたロボット講義

講義室などの広い部屋では,専用のアプリケーションを使って人とロボットが相互にやり取りを行うことができるシステムを開発しました。大学2年生を相手に約60分間、まさる君1人で講義を実施しました。最終的には、人と協調して講義をするシステムを作りたいと思っていますが、ロボット単独でどんな効果があるか検証するために、世界でも珍しいロボット単独での講義を実施しています。

参加者集団の状態に基づくインタラクションによる研究室紹介と講義(2018年度)

ロボットがプレゼンテーションをするに当たって参加者の集団の状態に合わせて動作を変更することでプレゼンテーションに引き込む研究です.

2018年度は、昨年度開発されたプレゼンシステムに参加者の状態を認識するためのセンシングシステムを組みこみました.

1.札置きインタラクションをする研究室紹介

研究室などの狭い部屋では,参加者の立っている位置や参加者の顔の向き等をロボットが認識してインタラクションを行いました.

2.アプリを用いたロボット講義

講義室などの広い部屋では,専用のアプリケーションを使って人とロボットが相互にやり取りを行います.

機械学習を行うことで,ロボットは参加者の顔方向から興味を持っているものを推定できるようになりました.

講義では参加者のPCから取得した画像から興味の状態を推定し,参加者とインタラクションしました.

大学2年生を相手に約70分間まさる君によって授業が行われ,特別ゲストのドンマス教授との掛け合いは好評でした.


キャラ付けしたプレゼンロボットとのインタラクション(2019年度)

ロボットにキャラを与えることで、参加者をプレゼンテーションに引き込む研究です.

2019年度は、いさおちゃん、まさる君、ドンマス教授にそれぞれのキャラを与えてシナリオを構成し、研究室紹介及び講義を実施しました。

1.異なるキャラで札置きインタラクションをした場合

ポジティブなキャラとネガティブなキャラを演じるまさる君やドンマス教授が研究室紹介をしたとき、参加者がどのような反応をするか調べました.特にネガティブなキャラはかなり攻撃的な発話であるにもかかわらず、賢い印象を与えることなどが分かり、ロボットである事により厳しい発話もある程度許容される可能性があることを確かめました。

2.アプリを用いたロボット講義

いさおちゃんとまさる君によるロボット講義を実施しました。大学2年生を相手に約70分間まさる君によって授業が行われ,同じロボットを異なるキャラとして認識され、それぞれの掛け合いを楽しんでいるようでした。


ロボット講義参加者の自主的な
発言を促すためのロボットシステムの開発(2022年度)

 近年, 教育現場でロボットを活用する研究が行われています. 我々の研究室でも, ロボットが教師として講義を行っています. ロボットの教育現場での活用では, 相手の興味を引き付け, 学習内容の理解を深めるためにインタラクションが重要となります. 特に, 我々が行っているロボット講義のように長時間話を聞いてもらうと, 参加者の興味や集中力が低下してしまいます. そのため, Webアプリを用いることで参加者とロボットがインタラクションを行えるようにしており, 参加者が自主的に講義に参加することが望ましいです. 

 本研究では, 参加者の自主的な発言を促すために, 質問時の参加者の心理的抵抗を軽減する, 質問行動をしやすくするための機能を搭載したロボット講義システムを開発しました. 参加者の自主的な発言を促すために, 他の参加者の発言を共有する, ロボットがサクラとして質問を投稿する, 発言に対して賛同が得られているか分かるといった機能が搭載されています. また, 参加者の継続的な発言を促すために, 発言に対してロボットが回答を行う機能が搭載されています. 

 デモンストレーション実験を通して, ロボットが参加者の発言を読み上げたときにインタラクションへの参加人数が増えることが確認できました. また, ロボットは参加者の発言に対する回答をすることができず, 関係ない回答を行ってしまいました. 今後, ChatGPTのAPIを利用するなどして, 参加者の発言に対して回答できた場合との比較を行っていきます. 

ロボット講義の画像

WebアプリのGUI

顔方向軌道を用いた集団における
注意分布推定システムの開発(2022年度)

 講義参加者達の注意を知ることは,興味や集中状態の把握のみならず,講義ロボットが参加者との相互的なコミュニケーションを行う上で必要になります.そこで本研究では,参加者の顔の動きに注目し,顔方向の軌道から注意を向けている位置の推定を試みました.この手法の利点は,ロボットが言語を介して注意を向けているトピックを調べる方法に比べて,高頻度で実施できることが挙げられます.

 今回は,定点カメラからの映像より顔を深層顔認識モデルを用いて検出し,その軌道パターンの分析を行うシステムを開発しました.例えば,ある時間区間において,"右方向への軌道を取った人が何人いたか"といった形式で顔方向の分布を表すことができるシステムになります.

 講義のデモンストレーション実験の際の映像を用いた検証では,ロボットの注視指示に対する講義参加者の注視動作を検出できました.一方で,マスク装着者への検出が十分に行えない課題が確認されました.今後は,マスクに対応できるように検出器の改良を行っていく予定です.

ロボット講義での撮影の様子(カメラは赤枠)