論文の概要: Perception Is All You Need: A Neuroscience Framework for Low Cost Sensorless Gaze in HRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09829v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 19:00:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.696251
• Title: Perception Is All You Need: A Neuroscience Framework for Low Cost Sensorless Gaze in HRI
• Title（参考訳）: センサーなしの低コストゲーミングのための神経科学フレームワーク「Perception」
• Authors: Mason Kadem,
• Abstract要約: センサと計算を完全に回避するフレームワークを提案する。 我々は、脳の視線パイプラインを直接逆向きに実装するサブドル段ボールロボットの設計を動機付けている。 利用すれば、20年にわたるHRIの視線は、人口規模で届けられるようになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaze-following in child-robot interaction improves attention, recall, and learning, but requires expensive platforms (\$30,000+), sensors, algorithms, and raises privacy concerns. We propose a framework that avoids sensors and computation entirely, instead relying on the human visual system's assumption of convexity to produce perceptual gaze-following between a robot and its viewer. Specifically, we motivate sub-dollar cardboard robot design that directly implements the brain's own gaze computation pipeline in reverse, making the viewer's perceptual system the robot's "actuator", with no sensors, no power, and no privacy concerns. We ground this framework in three converging lines of theoretical and empirical neuroscience evidence. Namely, the distributed face processing network that computes gaze direction via the superior temporal sulcus, the high-precision convexity prior that causes the brain to perceive concave faces as convex, and the predictive processing hierarchy in which top-down face knowledge overrides bottom-up depth signals. These mechanisms explain why a concave eye socket with a painted pupil produces the perception of mutual gaze from any viewing angle. We derive design constraints from perceptual science, present a sub-dollar open-template robot with parameterized interchangeable eye inserts, and identify boundary conditions (developmental, clinical, and geometric) that predict where the framework will succeed and where it will fail. If leveraged, two decades of HRI gaze findings become deliverable at population scale.
• Abstract（参考訳）: 子どもとロボットのインタラクションにおける視線追跡は、注意、リコール、学習を改善するが、高価なプラットフォーム(3万ドル以上)、センサー、アルゴリズム、プライバシー上の懸念を高める必要がある。 センサと計算を完全に回避するフレームワークを提案し,その代わりに人間の視覚系による凸性の仮定を頼りに,ロボットと視聴者の視線追跡を行う。 具体的には、脳自身の視線計算パイプラインを直接リバースに実装するサブドル段ボールロボットの設計を動機付け、視聴者の知覚システムを、センサーも電力もプライバシの懸念もない「アクチュエータ」にする。 我々はこの枠組みを、理論的および経験的神経科学的な証拠の3つの収束線に根ざした。 すなわち、上側頭骨を介して視線方向を演算する分散顔処理ネットワーク、脳が凹面を凸として知覚する前の高精度な凸性、トップダウン顔知識がボトムアップ深度信号を上書きする予測処理階層である。 これらのメカニズムは、凹凸眼ソケットが瞳孔を塗った場合、視線を視角から知覚する理由を説明できる。 我々は、知覚科学から設計上の制約を導き、パラメータ化可能な眼差し込み可能なサブドル型のオープンテンプレートロボットを提示し、フレームワークが成功する場所と失敗する場所を予測する境界条件(開発、臨床、幾何学)を特定する。 利用すれば、20年にわたるHRIの視線は、人口規模で届けられるようになる。

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