論文の概要: Empathetic Motion Generation for Humanoid Educational Robots via Reasoning-Guided Vision--Language--Motion Diffusion Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18771v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 11:26:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.985041
- Title: Empathetic Motion Generation for Humanoid Educational Robots via Reasoning-Guided Vision--Language--Motion Diffusion Architecture
- Title（参考訳）: Reasoning-Guided Vision-Language-Motion Diffusion Architectureによるヒューマノイド教育ロボットの共感運動生成
- Abstract要約: 本稿では,ヒューマノイドロボットの学習シナリオにおける指示認識協調音声ジェスチャを生成するための推論誘導型視覚言語移動拡散フレームワーク(RG-VLMD)を提案する。
本システムは,適応的かつ意味論的に整合したロボット動作を実現するために,マルチモーダルな感情推定,教育的推論,教示的条件付き動作合成を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.77320559246954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This article suggests a reasoning-guided vision-language-motion diffusion framework (RG-VLMD) for generating instruction-aware co-speech gestures for humanoid robots in educational scenarios. The system integrates multi-modal affective estimation, pedagogical reasoning, and teaching-act-conditioned motion synthesis to enable adaptive and semantically consistent robot behavior. A gated mixture-of-experts model predicts Valence/Arousal from input text, visual, and acoustic features, which then mapped to discrete teaching-act categories through an affect-driven policy.These signals condition a diffusion-based motion generator using clip-level intent and frame-level instructional schedules via additive latent restriction with auxiliary action-group supervision. Compared to a baseline diffusion model, our proposed method produces more structured and distinctive motion patterns, as verified by motion statics and pairwise distance analysis. Generated motion sequences remain physically plausible and can be retargeted to a NAO robot for real-time execution. The results reveal that reasoning-guided instructional conditioning improves gesture controllability and pedagogical expressiveness in educational human-robot interaction.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ヒューマノイドロボットの学習シナリオにおける指示認識協調音声ジェスチャを生成するための推論誘導型視覚言語移動拡散フレームワーク(RG-VLMD)を提案する。
本システムは,適応的かつ意味論的に整合したロボット動作を実現するために,マルチモーダルな感情推定,教育的推論,教示的条件付き動作合成を統合する。
入力テキスト,視覚的特徴,音響的特徴からValence/Arousalを予測し,感情駆動型ポリシーにより個別の教育行為カテゴリにマッピングした。これらの信号は,クリップレベルインテントを用いた拡散型モーションジェネレータと,補助行動群監視による付加的潜在的制限によるフレームレベル教育スケジュールを条件とした。
ベースライン拡散モデルと比較して, 提案手法はより構造化され, 特異な動きパターンを生成する。
生成した動きシーケンスは物理的に安定しており、リアルタイム実行のためにNAOロボットに再ターゲティングすることができる。
その結果、推論誘導型指導条件は、教育的人間とロボットの相互作用におけるジェスチャー制御性と教育的表現性を向上することが明らかとなった。
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