人と複数エージェントの相互作用のためのマルチモーダル・フレームワーク
arXiv cs.RO / 2026/3/25
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要点
- 本論文では、人と複数エージェントの相互作用に向けた統一的なマルチモーダル・フレームワークを提案し、知覚、身体化された表現、協調的な意思決定の統合における既存システムの限界を克服することを目指す。
- 各ヒューマノイドロボットは、自律的な認知エージェントとしてモデル化されており、身体性に基づいたマルチモーダル知覚とLLM駆動の計画が統合されている。
- 中央集権型のチームレベル調整メカニズムが、交代（ターンテイキング）とエージェントの参加を管理し、発話の重なりや物理的な行動の競合を減らす。
- 本フレームワークは2台のヒューマノイドロボットで実装されており、発話、ジェスチャー、視線、移動（ロコモーション）にまたがる相互作用ポリシーを用いることで、首尾一貫した協調行動を生成する。
- 著者らは、エージェント間でのマルチモーダル推論を示す代表的な相互作用実行例を報告し、今後はより大規模なユーザースタディおよび社会的に基盤づけられた複数エージェント・ダイナミクスのより深い分析に取り組む計画を述べている。
