論文の概要: Whom to Respond To? A Transformer-Based Model for Multi-Party Social Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10960v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 03:42:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.974318
• Title: Whom to Respond To? A Transformer-Based Model for Multi-Party Social Robot Interaction
• Title（参考訳）: 誰が応答するか? 多人数ソーシャルロボットインタラクションのためのトランスフォーマーベースモデル
• Authors: He Zhu, Ryo Miyoshi, Yuki Okafuji,
• Abstract要約: 社会ロボットの意思決定プロセスを改善するために,トランスフォーマーを用いたマルチタスク学習フレームワークを提案する。 我々は、視線ずれなどの現実世界の複雑さを捉えた、新しい多人数HRIデータセットを構築した。 本研究は,自然とコンテキストを意識した多人数インタラクションを実現できる社会知能型社会ロボットの開発に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.276453870301421
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior human-robot interaction (HRI) research has primarily focused on single-user interactions, where robots do not need to consider the timing or recipient of their responses. However, in multi-party interactions, such as at malls and hospitals, social robots must understand the context and decide both when and to whom they should respond. In this paper, we propose a Transformer-based multi-task learning framework to improve the decision-making process of social robots, particularly in multi-user environments. Considering the characteristics of HRI, we propose two novel loss functions: one that enforces constraints on active speakers to improve scene modeling, and another that guides response selection towards utterances specifically directed at the robot. Additionally, we construct a novel multi-party HRI dataset that captures real-world complexities, such as gaze misalignment. Experimental results demonstrate that our model achieves state-of-the-art performance in respond decisions, outperforming existing heuristic-based and single-task approaches. Our findings contribute to the development of socially intelligent social robots capable of engaging in natural and context-aware multi-party interactions.
• Abstract（参考訳）: HRI(Human-robot Interaction)研究は、ロボットが応答のタイミングや受信を考慮する必要のない、シングルユーザーインタラクションに主に焦点を当てている。 しかし、ショッピングモールや病院のような多人数のインタラクションでは、社会ロボットは状況を理解し、いつ、どこで応答すべきかを判断する必要がある。 本稿では,社会ロボット,特にマルチユーザ環境における意思決定プロセスを改善するために,トランスフォーマーに基づくマルチタスク学習フレームワークを提案する。 HRIの特徴を考慮し、シーンモデリングを改善するために能動的話者に制約を課す機能と、ロボットに特異的に指示された発話に対する応答選択を導く機能とを新たに提案する。 さらに,視線ずれなどの実世界の複雑さを捉えた,新しい多人数HRIデータセットを構築した。 実験の結果,既存のヒューリスティック・アプローチやシングルタスク・アプローチよりも優れた結果が得られた。 本研究は,自然とコンテキストを意識した多人数インタラクションを実現できる社会知能型社会ロボットの開発に寄与する。

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