論文の概要: Hybrid Attention Estimation Pipeline for Adaptive HRI Using an Expressive Robotic Head

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00284v1
• Date: Fri, 31 Jul 2026 20:42:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 15:11:50.641136
• Title: Hybrid Attention Estimation Pipeline for Adaptive HRI Using an Expressive Robotic Head
• Title（参考訳）: 表現型ロボットヘッドを用いた適応型HRIのハイブリッドアテンション推定パイプライン
• Abstract要約: 本稿では,InMoovエコシステムに基づく表現型ロボットヘッドを用いた人間のロボットインタラクションに対するハイブリッド視覚的注意推定の応用事例について述べる。 提案したパイプラインは、高速な幾何学的知覚層と視覚言語モデルに基づく独立した意味認識層を組み合わせたものである。 その結果、全ての試行錯誤条件における一貫した停止動作、幾何学的および意味的出力間の非冗長な意味情報など、信頼性の高い相互作用が開始される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2236260853766314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an applied case study on hybrid visual attention estimation for human-robot interaction using an expressive robotic head based on the InMoov ecosystem. The proposed pipeline combines a fast geometric perception layer with an independent semantic perception layer based on a vision-language model. The geometric layer provides high-frequency face and head-pose information for temporal regulation, while the semantic layer receives only raw egocentric camera frames and produces contextual attention labels related to attention toward the robot, phone use, or attention elsewhere. These signals are integrated through a finite state machine that regulates adaptive interaction behavior, including activation, waiting, interaction resumption, and return to rest. The system was evaluated with 10 participants across 40 trials covering baseline and adaptive interaction conditions. Results show reliable interaction start across all trials, consistent pause behavior in the adaptive distraction condition, and non-redundant semantic information between the geometric and semantic outputs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,InMoovエコシステムに基づく表現型ロボットヘッドを用いた人間のロボットインタラクションに対するハイブリッド視覚的注意推定の応用事例について述べる。 提案したパイプラインは、高速な幾何学的知覚層と視覚言語モデルに基づく独立した意味認識層を組み合わせたものである。 幾何学的層は、時間的規制のための高周波顔及び頭部情報を提供し、セマンティック層は生の自我中心のカメラフレームのみを受け取り、ロボット、電話使用、または他の場所への注意に関連するコンテキスト的注意ラベルを生成する。 これらの信号は有限状態機械を通じて統合され、アクティベーション、待機、相互作用の再開、休息への復帰を含む適応的な相互作用行動を制御する。 本システムは,ベースラインおよび適応的相互作用条件をカバーする40の試験に対して,10人の被験者で評価した。 その結果、全ての試行錯誤条件における一貫した停止動作、幾何学的および意味的出力間の非冗長な意味情報など、信頼性の高い相互作用が開始される。

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