ロボット発話の冗長性制御による指示物体認識性能向上への寄与

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タイトル別名
  • ロボット ハツワ ノ ジョウチョウセイ セイギョ ニ ヨル シジ ブッタイ ニンシキ セイノウ コウジョウ エ ノ キヨ
  • Contribution to Performance of Object Reference Recognition by Redundancy Control of Robot Speech

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抄録

本稿では，人間がロボットに対して環境中の物体を繰り返し指示するような状況において，その人間が指示した物体を認識する際の認識性能がロボットの発話の冗長性を制御することにより向上することを示す．人間とロボットの物体指示対話において，(1)人間はロボットが確認発話で使用する言葉と同じ言葉を指示発話で使用する傾向がある，(2)ロボットが冗長性のある確認発話を行うと人間は冗長性のない指示発話を行う傾向がある，という知見がある．これらの知見は，ロボットが物体の識別に関係ない情報を含む冗長な発話を行うと，人間は不要な情報で構成され，かつ冗長性もない指示発話を行うようになり，指示物体認識性能の低下を招く可能性があることを示唆している．本研究では，ロボットが指示物体の識別に必要な最小の情報で構成される冗長性のない確認発話を行う場合と，指示物体の識別に利用可能なすべての情報で構成される冗長性のある確認発話を行う場合で，指示物体認識性能が変化するかどうか検証した．その結果，指示物体の認識成功率は，冗長性のない確認発話を行う場合で75.6%，冗長性のある確認発話を行う場合で54.7%であり，この差は有意であった．つまり，ロボットが発話の冗長性を制御することで，指示物体認識性能が変化することが示された．

This paper reports that the performance of object reference recognition is improved through human-robot interaction. In human-robot interaction, the following two phenomena have been observed; (1) people tend to use the same words as robots use, and (2) people tend to use non-redundant words when robots use too redundant words. These findings suggest that if robots confirm by using redundant words which do not contributed for identification of an object, people may tend to use non-redundant references which consist of the unnecessary information for the identification. Such phenomena would change the performance of object reference recognition with a speech recognition technique. To investigate whether the redundancy have effects for object reference recognition, we conducted an experiment with two conditions. One was a condition that a robot confirmed by using minimum requisite attributes for identification of an object. Another was a condition that a robot confirmed by using all attributes of an object. As a result, the success rates of object recognition of former condition and latter condition are 75.6% and 54.7%, respectively. Moreover, the statistical comparison shows significant difference, i.e., using minimum requisite attributes shows high success rate than the case of using all attributes. Thus, the results suggested that the performance of object reference recognition was improved through redundancy control of robot speech.

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