Real world haptics as a basis of
motion control (Kohei Onishi, Keio U)
最初に、物体を両側からつかむ・動かす動作を例にして、基本的な動作制御のイントロ。力と速度または位置による動作の記述。産業用ロボットは環境
と今宅とするように作られていない(too stiff)が、それでは実環境中で動作するロボットには応用できない。
触覚・力覚のセンシングと再生には、いまだに良いデバイスがない。力覚フィードバックの基礎。位置のフィードバックと反力のフィードバックは同時
に実現することは不可能。かける力と反力の関係によって、位置コントロールと力コントロールを使い分ける(bilateral
control)。
力覚フィードバックの応用例。
・遠隔手術システム da Vinci。ロボット鉗子の説明。
・遠隔打診。内視鏡が胃壁を押す力をフィードバック。
・力覚の増幅。器官に針を挿入した感覚を増幅して分かりやすくしたりする。
・遠隔マニピュレータTeleHand。
・ボール盤操作などの遠隔操作。スキルの蓄積にも使える。
Smart visual analytics (Josephine
Cheng, IBM Research Great China)
最初に情報爆発的な話。次の10年で情報量は44倍になり、そのうち8割は構造化されていない。ビジネスにおけるデータとその分析の重要性。デー
タ分析を理解するための可視化の重要性。3種類の分析手法：topic analysis, opinion analysis,
network analysis。
・Visual topic
analysis。大量のテキストデータの中になにが書かれているかを可視化するシステムTIARA。例：2008年に送受信された10000通のE-
mailを可視化。トピック分析はLDA。可視化の際には、視覚的な歪み（？）が少なくなるように表示されるトピックの順番を最適化する。また、
それぞれの部分が何のトピックなのかをタグクラウドで表示する。
・Opinion analysis。大量の言語データ（新聞、Facebook, Myspace, 等々）の中の意見を可視化する。
・Network analysis。ソーシャルネットワークなどの人間関係の可視化。関係がありそうな人の推薦。
Working with road users to
introduce new traffic managemant systems (Andrew Somers ,Main
Roads Western Ausrtalia)
交通に関する諸問題を解決するためのシステム紹介。ビクトリアでの高速道路レーンの制限。理解しやすい標識の調査。
いわゆるITS。複数の車が無線で通信しながら協調して動くシステム。
Grand Challenges in Transportation
services (Elizabeth Chang, Curtin U)
交通に関する膨大なデータの中から、無効なデータを除去する。免許証（？）の住所や出生地などの無効データの除去。苦情電話の処理。生産性の問題
（ドライバーの待ち時間が多い、等）。ITSの活用による問題解決について。
Human Contribution Measurement for Social Media (Vidyasagar Potdar,
Curtin U)
各種ソーシャルメディアの現状について。ソーシャルメディアに誰がどのように貢献しているかを計測する。これは、情報のスクリーニングに有効。コ
ンテンツの質の評価。フォーラムなどのページ内でのマウスの挙動によって、現在見ているコンテンツの質の評価をする試み。
Mining Bug Databases for
Unidentified Software Vulnabilities (U of Idaho)
目立っているProf. Milos Manic
が発表。ソフトウェアにパッチが投稿されてから、バグデータベースに登録されるまでの時間遅れを調べた。その間の期間にパッチを解析されれば、クラッカー
に攻撃のヒントを与えることになる。Linux kernelで30%以上、MySQLで60%以上に上記の時期差がある。
バグレポートの記述からどんな脆弱性があるのかを識別する識別器を学習した。技術的な内容については詳しい話はなかったが、キーワード選択によっ
て特徴ベクトルの次元圧縮をする。詳細はよくわからなかった。
Improving Vehicle Fleet Fuel
Economy via Learning Fuel-Efficient Driving Behaviors (U of Idaho)
引き続きProf.
Manicが発表。いわゆるエコドライブをするためのシステム。バスなどの運転手ごとの燃費は4GPMから8GPMとばらつきがあるので、改善の余地があ
る。運転行動データと燃費のデータ、GPSデータを集め、最適な速度のモデルを学習した。技術的には、複数の異なるデータセットからモデル学習を
するのが難しいらしい。モデルから、燃費的に最適な運転速度をファジィモデルで予測。また、予測モデルを元にドライビングシミュレータを作った。
Estimation of User's Internal
State before the User's First Utterance Using Acoustic Features
and Face Orientation (Tohoku U)
うちの千葉君が発表。システムの質問を受けたユーザの態度を見て、ユーザが質問を理解したのかどうかを当てる。まあ上手に発表できていたんじゃな
いかなあ。
Effect of Robot Height on
Comfortableness of Spoken Dialog (Osaka Inst. Tech / Tohoku U)
私が発表。ロボットの高さを変えると、対話のしやすさがどう変わるかを調べた。
ホンダでPシリーズを使って似たような研究をしているという指摘があった。また、ロボットが伸び縮みするのではなくて、人間が高さを変えたらいい
んじゃないかという指摘があった。そ の 発 想 は な か っ た。
Robust Stability and Performance
Analysis of the Control Systems with Higher Order Disturbance
Observer: Frequency Approach (Keio U)
大西先生のところ。今朝のキーノートに関係した研究。制御目標との誤差に対して高次の項を使って制御するみたいな話らしいのだが、よくわからな
かった。
Examination of Stability and
Characteristics of Gyrator type Bilateral Control: Toward
Controller and Transfer Impedance Design (Keio U)
今朝のキーノートにあったbilateral controlでは、マスターとスレーブの速度が一致するtransfer
typeと、スレーブが等速度運動をするときにマスターに一定の力が掛かるGyrator typeがあり、この発表はgyrator
typeの方の解析。安定性条件を調べた。
Real-Time Skill Providing System
Using Human Haptic Information (Keio U)
力覚デバイスを使った「動作のスキル」の記録・再生。Bilateral
systemを使って動作を取得し、あらかじめ記録しておいた職人動作と比較して、近いものを呼んでくる。比較はDP。職人動作を呼び出してどうするのか
と思って質問したが、単に再生するのが目的のようだ。
Synchronization Performance
Improvement on Motion Canceling Bilateral Control, Using an
Extended Dual Sampling Rate Observer (Keio U)
スレーブ側に力が掛かっているときに、動作点が動かないようにする制御(motion
calceling)の研究。サンプリング周期が遅いと動作の遅れによってキャンセルがうまくいかない。提案法では、EDSR
observerというのを入れて、誤差を14%ほど低減。詳細はよくわからない。
Evaluation of Spatiotemporal
Detectors and Descriptors for Facial Expression Recognition (U of
Western Australia)
表情認識。顔検出はViola-Jones。特徴抽出ではいくつかの方法を比較。
Detector:Harris 3D detector/Dense Sampling
Descriptor: HOG/HOG3D/3D-SIFT/LBP-TOP
特徴をBag of Wordにして識別。Dense sampling+LBP-TOPがもっとも良い性能。
