Francesco Rea
Italian Institute of Technology
収録論文 30本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 条件付きニューラルプロセスによる行動模倣からの自己教師あり目標発見模倣学習2026/10/23
条件付きニューラルプロセスに隠れ空間の注意機構を加えることで、行動系列の観察初期から頑健な目標表現が自己教師ありで獲得できることを示した研究。
- ニューラルプロセスにおける時間表現の探求：マルチモーダル行動予測への応用行動予測2026/4/1
ロボットの自己行動予測タスクにおいて、条件付きニューラルプロセスを用いた既存モデルの時間表現の限界を特定し、位置エンコーディングを導入した改良版DMBN-PTEを提案した。
- ロボットが意見を異にしたら、あなたは同調するか？意思決定課題におけるロボットの価値認識の役割人間ロボットインタラクション2025/10/1
価値認識を持つロボットと持たないロボットが人間の意思決定に与える影響を実験で調査し、価値認識ロボットへの視線や忠誠心の知覚、同調行動への影響を明らかにした。
- ゲーム理論で探る人間とロボットの混合グループにおける協力：公共財ゲームの可能性人間ロボット協調2025/9/1
人型ロボットiCubと人間3人が公共財ゲームを行い、ロボットの戦略が人間の協力行動に与える影響を予備調査した。
- 次世代ミュージアムガイド：自律ナビゲーションと来館者対話を実現するエージェント型ロボットHRI2025/7/1
LLMによる文脈理解Q&AとSLAMナビゲーションを備えた博物館ガイドロボットを実環境で34名に試用し、来館者体験への効果と課題を評価した。
- 対話から知識を構築する：適応型チュータリングと社会的推論のためのLLMベースアーキテクチャHRI/LLMエージェント2025/4/1
LLMエージェントに記憶システムを組み合わせ、ロボットトレーナーが社会的会話とタスク指導を両立しながら、経験から知識を蓄積・活用できるマルチモーダルなHRIフレームワークを提案した。
- 汎用的な人工パーソナリティ概念に向けて：Kinovaアームへのロボットパーソナリティ実装HRI2025/1/1
人型ロボットで検証済みの認知アーキテクチャに基づくロボットパーソナリティをKinova Jaco2アームに実装し、形状によらずユーザーが異なるパーソナリティを知覚するかを協調ゲーム実験で検証した。
- 人は失敗すべき！説明可能な仮想・ロボットエージェントが体験学習に与える影響の探究人間AI協調2024/11/1
体験学習タスクにおいて、説明可能なAI（コンピュータまたはヒューマノイドロボット）が人間の行動と成績に与える影響を比較し、AIの説明が必ずしも学習を促進せず、自律的な失敗経験の方が知識獲得に優れることを示した研究。
- 物体特徴がピック・アンド・プレース動作に与える影響：人間のマルチモーダルデータセットマニピュレーション2024/7/1
物体の重さや液体充填の違いが人間のピック・アンド・プレース動作に与える影響を調べるため、15人の被験者による1200回の動作を複数カメラ・モーションキャプチャ・IMUで記録したマルチモーダルデータセットを提案。
- あなたのXAIはどれだけ情報豊かか？説明の良さを客観的に測る意思決定評価タスクXAI2023/12/1
ユーザ中心のXAIシステムの「情報力」を客観的・定量的に測る評価タスクを提案し、人間とロボットの意思決定タスクで2つのXAI手法を比較した。
- iCubロボットへの深層学習モデル実装によるリアルタイム対話相手推定社会的相互作用2023/11/1
話し手の視線と身体姿勢を入力とする深層学習モデルで対話相手を推定し、iCubロボット上に実装してリアルタイム人間-ロボットインタラクションでの性能を評価した。
- 人間からロボットへの受け渡しにおける動作の丁寧さの表出と推論HRI2023/10/1
人間がカップをロボットに手渡す際の動作の丁寧さをオンラインで分類し、カップの中身に応じてロボットの動きを変える「表出的」制御を提案・検証した研究。
- 誰に話しかけている？ソーシャルロボットに話し相手推定能力を与える深層学習モデルソーシャルロボット2023/8/1
話者の顔画像と身体姿勢の2Dベクトルを入力とするCNN+LSTMのハイブリッド深層学習モデルで、ロボット視点から発話の宛先を推定する手法を提案した。
- 光があるときだけ幸せ？環境変化が感情表情認識に与える影響感情認識2022/10/1
深層学習モデルFaceChannelを用いて、画像の明るさや人物の動きなどの環境変化が人間の感情表情の認識精度に与える影響を調査した研究。
- 慎重に運べば、私も慎重になる！協調作業におけるロボットのコミュニケーション動作が人間のアプローチに与える影響ヒューマンロボットインタラクション2022/10/1
ロボットが物体を運ぶ動作の慎重さを通じて、運搬物の扱いに関する暗黙の情報を人間に伝えられるかを検証し、人間がロボットの慎重さを正しく解釈して自身の動作を無意識に変化させることを示した。
- iCub、君を許すよ！ 子どもを対象としたゲームシナリオにおける信頼の調査HRI2022/9/1
ヒューマノイドロボットiCubと子どものゲーム実験を行い、子どもがロボットをどう信頼するか、性別や年齢でどう変わるかをアンケートで調べた。
- 異なる身体を持つロボットが物体操作における丁寧さを表現し、人間に影響を与える物体操作・意図伝達2022/8/1
iCubとBaxterの2体のロボットが物体を運ぶ際の動きで「丁寧さ」を伝え、人間がそれを正しく知覚し、その後の人間の操作が適応することを示した研究。
- 共有知覚は個人知覚とは異なる：文脈依存性への新たな視点認知ロボティクス2022/7/1
ヒューマノイドロボットiCubとのインタラクション実験により、社会的な振る舞いが人間の知覚における文脈依存性（事前情報の利用）を変化させ、知覚精度を向上させることを示し、共有知覚の概念をベイズ的にモデル化した。
- コルチゾールに着想を得た人間-ロボット相互作用フレームワークの検証：スティルフェイス・パラダイムの再現による評価HRI2022/4/1
愛着スタイルとコルチゾールの関係に基づき、人型ロボットiCubに相手の愛着スタイルを推定させる内部フレームワークを提案し、スティルフェイス・パラダイムの再現実験で検証した。
- 生成敵対ネットワークによる意図伝達型ロボット動作の生成と実行マニピュレーション2022/3/1
人間が繊細な物体を運ぶ際の速度プロファイルをGANで学習し、2種類のロボットで「慎重さ」を伝える動作を自律生成できるようにした研究。
- 人間とロボットの対話のためのユーザ中心型説明可能AIフレームワークHRI2021/9/1
非専門家ユーザ向けに、認知科学・社会科学の知見を取り入れた対話型説明可能AIの枠組みを提案した論文。
- 動作キネマティクスから物体特性へ：人間の丁寧さのオンライン認識動作認識2021/9/1
人間が物体を運ぶ際の動作から、その物体を丁寧に扱う必要があるかをロボットが視覚のみでオンライン推定できることを示した研究。低解像度カメラでも最大81.3%の精度を達成した。
- 物体特性に応じたロボット操作：生成的手法によるアプローチマニピュレーション2021/6/1
物体の重さや壊れやすさといった隠れた特性に合わせて、人間らしい運搬動作をGANで生成する手法を提案した研究。
- その扱いにご注意！人間の動作観察による物体特性の推定動作認識2021/3/1
人間の物体操作動作をカメラやモーションキャプチャで観察し、機械学習で「慎重さ」は判定できるが「軽重」の判別は難しいことを示した予備研究。
- ワーキングメモリを活用した自己教師ありマルチモーダル人物認識の認知アーキテクチャマルチモーダル認識2021/3/1
ロボットが顔と声の感覚データを自己教師ありで構造化データセットに整理し、人物認識を自律的に学習するワーキングメモリ機構を備えた認知アーキテクチャを提案した。
- iCubヒューマノイドによる話者定位のための自己教師あり強化学習強化学習2020/11/1
人間の初期発達に着想を得て、強化学習でロボットが自律的にデータセットを構築し、深層学習で話者定位を学習する枠組みを提案した。
- 運動学的プリミティブに基づく動作類似性判断動作認識2020/8/1
学習した運動学的プリミティブで動作の類似性を判定する計算モデルを構築し、人間の判断と比較した。両者とも高精度だが、モデルは誤検出と選択バイアスが多いことを示した。
- 身体的支援を行うヒューマノイドソーシャルエージェントが運動訓練体験を向上させるヒューマンロボットインタラクション2020/7/1
倒立振子の安定化訓練において、物理的支援をヒューマノイドロボットiCubに帰属させ社会的行動を付与すると、支援の学習効果は保ちつつ参加者の動機と楽しさが向上することを示した研究。
- 感情モデルで強化学習ロボットの透明性を高めるHRI2020/5/1
強化学習中のロボットの内部状態をTD誤差に基づく感情表現として提示し、人間の教師が学習過程を理解しやすくする仕組みを提案・検証した。
- 社会的適応型ヒューマンロボットインタラクションフレームワークHRI2020/3/1
人型ロボットiCubが相手の感情・対話信号を入力として内部の社会的動機に基づき行動を適応させる枠組みを設計し、介護者役のユーザーとの比較対話実験で検証した研究。
