ProxEmo：歩行に基づく感情学習と多視点プロキミック融合を用いた社会的意識型ロボットナビゲーション

本稿では、歩行者の間を移動する社会的意識を持つロボットナビゲーションのための新規エンドツーエンド感情予測アルゴリズム「ProxEmo」を提案する。本手法は、歩行者の歩行パターン（ゲイット）からその感情を推定し、社会的およびプロキミック（近接）制約を考慮した感情誘導型ナビゲーションに活用する。感情分類のため、移動するロボットに搭載された汎用カメラを用いたマルチビュー骨格グラフ畳み込みベースのモデルを提案する。本研究で開発した感情認識技術は、地図を必要としないナビゲーションスキームに統合されており、歩行者の運動環境に関するあらゆる仮定を設けない。Emotion-Gaitベンチマークデータセット上で、平均平均精度（mean average precision）82.47%を達成し、3Dゲイットからの感情認識に関する既存の最先端手法を上回っている。また、Clearpath Jackalロボットを用いた室内シーンにおけるナビゲーション実験を通じて、本手法の実用的利点を実証した。