| アイテムタイプ |
会議発表論文 / Conference Paper(1) |
| 公開日 |
2025-12-05 |
| 日付 |
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日付 |
2027-11-03 |
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日付タイプ |
Available |
| タイトル |
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タイトル |
LLM-Driven Approach for Motion Control in Human-Robot Dialogue for Elevating Engagement |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Robot motion |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Adaptation models |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Process control |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Speech enhancement |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Timing |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Safety |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Motion control |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Servomotors |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Robots |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Tuning |
| 資源タイプ |
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資源タイプ |
conference paper |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
embargoed access |
| 著者 |
Baihaqi, Muhammad Yeza
García Contreras, Angel
Kawano, Seiya
吉野, 幸一郎
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Non-verbal behaviors, such as body movements, play a crucial role in enhancing a robot’s speech to elevate engagement in human-robot dialogue. Many existing approach based on rules offered natural and engaging motions aligned with the robot’s utterances but required significant resources to maintain. Recent methods leveraging large language models (LLMs) offer a promising alternative to reduce these costs. However, there is a trade-off between flexibility and safety when determining whether the language model should generate motions based on joint angle parameters or action primitives. In this study, we evaluated two LLM-based motion control models: one for motion generation based on joint angle parameters (LLM-GJA) and the other for motion generation based on primitive actions (LLM-GPA). Our human evaluations indicated that directly generating joint angles outperformed generating action primitives in naturalness, timing consistency, and overall engagement, even achieving performance comparable to rule-based systems. This work highlights the potential of LLMs in generating expressive and contextually appropriate robot motions at the joint angle level. |
| 書誌情報 |
en : 2025 34th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN)
p. 544-550,
発行日 2025-11-03
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| 会議情報 |
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会議名 |
IEEE RO-MAN 2025 |
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開始年 |
2025 |
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開始月 |
08 |
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開始日 |
25 |
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終了年 |
2025 |
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終了月 |
08 |
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終了日 |
29 |
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開催期間 |
2025-08-25 - 2025-08-29 |
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開催会場 |
Eindhoven University of Technology |
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開催地 |
Eindhoven, Netherlands |
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開催国 |
NLD |
| 出版者 |
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出版者 |
IEEE |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
1944-9437 |
| 出版者版DOI |
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関連タイプ |
isVersionOf |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.1109/RO-MAN63969.2025.11217871 |
| 出版者版URI |
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関連タイプ |
isVersionOf |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://ieeexplore.ieee.org/document/11217871 |
| 権利 |
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権利情報 |
© 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works. 出版社許諾条件により、本文は2027年11月3日以降に公開 |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
AM |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Science and Technology Agency (JST) |
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研究課題番号 |
JPMJMS2236 |
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研究課題番号URI |
https://projectdb.jst.go.jp/grant/JST-PROJECT-22684934/ |
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研究課題名 |
人と融和して知の創造・越境をするAIロボット |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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研究課題番号 |
23K19984 |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23K19984/ |
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研究課題名 |
Designing an Expressive Relational Robotic Memory System with Long-Term Capabilities |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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研究課題番号 |
22K17958 |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17958/ |
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研究課題名 |
アコモデーション理論に基づいたユーザに適応的な音声対話ロボット |
fulltext (720.0 KB)
