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J-GLOBAL ID：202002240304730541   整理番号：20A1797291

ロボット支援認知訓練における資源ベースモダリティ選択【JST・京大機械翻訳】

Resource-Based Modality Selection in Robot-Assisted Cognitive Training

著者 (6件)： Taranovic Aleksandar (Institut de Robotica i Informatica Industrial, CSIC-UPC, Barcelona, Spain) ,  Jevtic Aleksandar (Institut de Robotica i Informatica Industrial, CSIC-UPC, Barcelona, Spain) ,  Hernandez-Farigola Joan (Fundacio ACE. Alzheimer Treatment and Research Center, Barcelona, Spain) ,  Tantinya Natalia (Fundacio ACE. Alzheimer Treatment and Research Center, Barcelona, Spain) ,  Abdelnour Carla (Fundacio ACE. Alzheimer Treatment and Research Center, Barcelona, Spain) ,  Torras Carme (Institut de Robotica i Informatica Industrial, CSIC-UPC, Barcelona, Spain)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： HRI ’18  ページ： 255-256  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会的支援ロボットの大部分は,複数のモダリティを用いてユーザと相互作用する。マルチモダリティはユーザ行動と環境に適応できる重要な特徴である。本研究では,ユーザ快適で安全なインタラクションを保つために利用可能な資源を考慮したロボットインタラクションモダリティの使用を調整するリソースベースモダリティ選択アルゴリズムを提案した。例えば,ロボットはボード空間に入らず,ユーザはそれを占有し,一方,ユーザは発話する。ロボットが認知訓練において介護者として作用するパイロット研究を行った。筆者らは,すべての行動に対して無条件にすべてのモダリティを使用するベースラインシステムに対して,提案アルゴリズムとシステムを比較した。研究の結果は,インタラクションの減少した複雑性がユーザ経験に大きく影響しず,タスクパフォーマンスを改善するかもしれないことを示唆する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  タスクパフォーマンス ,  *ロボット ,  パイロット試験 ,  多モード ,  基準線 ,  発話
準シソーラス用語： 介護者 ,  *モダリティ ,  複雑性 ,  マルチモダリティ ,  ユーザ行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 認知訓練 ,  マルチモーダル相互作用 ,  社会支援ロボット

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  支援 ,  認知訓練 ,  資源 ,  モダリティ