Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analysis of Mutual and Referential Human and Robot Gazes in a Collaborative Word Association Game

論文の概要: Analysis of Mutual and Referential Human and Robot Gazes in a Collaborative Word Association Game

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12181v1
Date: Mon, 13 Jul 2026 22:00:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-15 17:08:29.973571
Title: Analysis of Mutual and Referential Human and Robot Gazes in a Collaborative Word Association Game
Title（参考訳）: 協調語協会ゲームにおける人間とロボットの相互・相対的視線の分析
Abstract要約: ロボットゲームパートナーの視線が人間の視覚的注意にどのように影響するか、そして人間がロボットの視線を直接視線に向ける傾向があるかを検討する。被験者の視線を視線追跡メガネを用いて記録し、視線座標、音声セグメント、重要な出来事、関心領域を用いて相互作用を分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3694122563610924
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Robot gaze is a major component of human-robot dialogue coordination. Most studies of gaze in human-robot dialogue focus on face-to-face social conversations, but little is known about gaze in demanding task-focused interactions. In this paper, we investigate how the gaze of a robot game partner affects human visual attention and if humans tend to direct confirmation-seeking gazes towards the robot. In our study, we let participants play a collaborative word association game with a NAO robot acting as an embodied, LLM-driven conversational partner. Our experiments are conducted under two conditions, which implement mutual and referential gazes of the robot respectively. We record participants' gaze using eye tracking glasses and analyze the interactions using gaze coordinates, speech segments, key events and areas of interests. We find that robot gaze orientation does not affect the time to first fixation on words the robot proposed. We also find that participants gaze more often at the robot when their dialogue line contains confirmation requests, compared to when it does not. Our results indicate (likely also due to the cognitively demanding nature of the game) that the verbal aspect of this task overshadows the effects of referential robot gaze. These findings offer valuable insights for designing and validating robot gaze and turn-taking behavior in collaborative tasks which require coordination and efficient communication.
Abstract（参考訳）: ロボット視線は人間とロボットの対話の調整の主要な構成要素である。人間とロボットの対話における視線の研究のほとんどは対面対面の社会的会話に焦点をあてているが、視線に関するタスク中心の対話の要求についてはほとんど知られていない。本稿では,ロボットゲームパートナーの視線が人間の視覚的注意にどのように影響するか,そして人間がロボットの視線を直接視線に向ける傾向があるかを検討する。本研究は,LLM駆動の会話相手として機能するNAOロボットを用いて,参加者に協調的な単語アソシエーションゲームをさせるものである。実験は2つの条件下で実施され,ロボットの相互視線と参照視線をそれぞれ実装した。被験者の視線を視線追跡メガネを用いて記録し、視線座標、音声セグメント、重要な出来事、関心領域を用いて相互作用を分析する。ロボットの視線方向は,提案した単語の最初の固定時間に影響を与えないことがわかった。また,対話行に確認要求がある場合,ロボットを視認する頻度は,それでない場合に比べて高いことがわかった。以上の結果から,この作業の言語的側面が,参照ロボットの視線の影響を覆い隠すことが示唆された。これらの知見は、協調と効率的なコミュニケーションを必要とする協調作業において、ロボットの視線と旋回行動の設計と検証に有用な洞察を与える。

関連論文リスト

Initiation of Interaction Detection Framework using a Nonverbal Cue for Human-Robot Interaction [15.228284553815593]
本稿では,音声と視覚センサの融合に基づくインタラクション(IoI)検出フレームワークについて述べる。提案するフレームワークでは、ロボットは独自のオーディオと視覚センサーを備えており、人間の検出と追跡を安定させるために外部視覚センサーを使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2026-05-11T07:07:01Z)
Recognizing Actions from Robotic View for Natural Human-Robot Interaction [52.00935005918032]
自然人-ロボットインタラクション(Natural Human-Robot Interaction, N-HRI)は、ロボット自身が動いているか静止しているかに関わらず、ロボットが様々な距離と状態で人間の行動を認識することを要求する。 N-HRIの既存のベンチマークは、限られたデータ、モダリティ、タスクカテゴリ、主題や環境の多様性のために、N-HRIのユニークな複雑さに対処できない。モバイルサービスロボットで広く使われている知覚中心ロボットビューのための大規模データセット(Action from Robotic View)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-07-30T09:48:34Z)
HARMONIC: Cognitive and Control Collaboration in Human-Robotic Teams [2.6627293764668902]
本稿では,人間ロボットチーム(HRT)に適用された汎用ロボット制御システムと,OntoAgent認知フレームワークを統合した認知ロボティックアーキテクチャについて述べる。 Harmonicはメタ認知、意味のある自然言語通信、HRTの相互信頼開発に必要な説明可能性を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-26T16:48:21Z)
Imitation of human motion achieves natural head movements for humanoid robots in an active-speaker detection task [2.8220015774219567]
頭の動きは社会的人間と人間の相互作用に不可欠である。そこで本研究では,直型ヒューマノイドロボットの頭部運動生成に生成型AIパイプラインを用いた。その結果,会話中の話者を積極的に追跡しながら,人間の頭部の動きを自然に模倣することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-16T17:08:40Z)
HandMeThat: Human-Robot Communication in Physical and Social Environments [73.91355172754717]
HandMeThatは、物理的および社会的環境における命令理解とフォローの総合評価のためのベンチマークである。 HandMeThatには、人間とロボットの対話の1万エピソードが含まれている。オフラインとオンラインの強化学習アルゴリズムはHandMeThatでは性能が良くないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-05T16:14:46Z)
Robots with Different Embodiments Can Express and Influence Carefulness in Object Manipulation [104.5440430194206]
本研究では,2つのロボットによるコミュニケーション意図による物体操作の知覚について検討する。ロボットの動きを設計し,物体の搬送時に注意を喚起するか否かを判断した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-03T13:26:52Z)
The role of haptic communication in dyadic collaborative object manipulation tasks [6.46682752231823]
ヒトの協調作業における触覚の役割について検討する。ボード上の目標位置でボールをバランスさせるタスクを提示する。触覚フィードバックが利用可能であれば,人間同士のコーディネートがより優れていることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-02T18:13:54Z)
A proxemics game between festival visitors and an industrial robot [1.2599533416395767]
人間ロボットチームのコラボレーションパートナーの非言語的行動は、ヒューマンインタラクションパートナーの体験に影響を及ぼす。 Ars Electronica 2020 Festival for Art, Technology and Society(オーストリア、リンツ)では,産業用ロボットとの対話を招待した。本研究では,ロボットと対話する人間の一般的な非言語行動と,聴衆の非言語行動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-28T13:26:00Z)
Let's be friends! A rapport-building 3D embodied conversational agent for the Human Support Robot [0.0]
会話中の非言語行動の微妙なミラーリング(模倣または平行共感とも呼ばれる)はラプポート構築に不可欠である。本研究の課題は,対話者の表情と頭部の動きを反映できるECAとヒューマンサービスロボットを組み合わせることで,ユーザエクスペリエンスが向上するかどうかである。私たちの貢献は、対話者の顔を追跡し、人間の支援ロボットと統合されたリアルタイムで顔の表情や頭の動きを反映することができる表現的ECAの複雑な統合です。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-08T01:02:41Z)
Show Me What You Can Do: Capability Calibration on Reachable Workspace for Human-Robot Collaboration [83.4081612443128]
本稿では,REMPを用いた短時間キャリブレーションにより,ロボットが到達できると考える非専門家と地道とのギャップを効果的に埋めることができることを示す。この校正手順は,ユーザ認識の向上だけでなく,人間とロボットのコラボレーションの効率化にも寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-06T09:14:30Z)
Disambiguating Affective Stimulus Associations for Robot Perception and Dialogue [67.89143112645556]
知覚された聴覚刺激と感情表現の関連性を学ぶことができるNICOロボットを提供します。 NICOは、感情駆動対話システムの助けを借りて、個人と特定の刺激の両方でこれを行うことができる。ロボットは、実際のHRIシナリオにおいて、被験者の聴覚刺激の楽しさを判断するために、この情報を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-05T20:55:48Z)
Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot Collaborative Tasks [83.37025218216888]
本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-24T23:35:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。