感情を考慮した共有自律制御：両手遠隔操作における感情動態と主観評価

- 両手遠隔操作タスクにおけるaffect-aware shared autonomyの枠組みを提案。 - 操作者のaffective stateをリアルタイム推定し、ロボット支援を動的に調整。 - 顔映像、心臓信号、両腕運動学から7状態のaffective distributionと3カテゴリ（neutral, productive, adverse）の操作抽象化を出力。 - adverse状態が継続したときのみaffect-aware assistanceを選択的に発動。 - ユーザー研究（N=30）でproductive状態が最大39.7%増加。 - 両手遠隔操作中の時系列affective state変化を連続的に捉えた初のマルチモーダルデータセットを収集。

- 従来のshared autonomyは空間誤差境界などのタスクベース規則に依存し、操作者の一時的なaffective stateを無視。 - 誤った制御介入のリスクがあった。 - 提案手法はaffect-awareで、リアルタイムの操作者状態推定に基づき支援を調整。 - マルチモーダル融合モデルはzero-shotベースライン（Qwen, MiniCPM-V）を時系列状態ダイナミクス追跡で上回る。 - 両手遠隔操作中の視覚・生理・運動追跡を統合した初のデータセットを提供。

- 同期したfacial video、cardiac signals、bilateral arm kinematicsから操作者affective stateを推定。 - 7状態のaffective distributionと3カテゴリ（neutral, productive, adverse）のoperational abstractionを出力。 - adverse状態が連続して検出された場合にのみaffect-aware assistanceを選択的にトリガー。 - タスクポジティブなエンゲージメントを維持し、不要な中断を回避。 - マルチモーダル融合モデルを構築。

- 実世界ユーザー研究（N=30）を実施。 - 提案するaffective assistanceがproductive statesを最大39.7%増加させることを確認。 - ユーザーagencyを損なわないことを確認。 - マルチモーダル融合モデルがzero-shotベースライン（Qwen, MiniCPM-V）を時系列状態ダイナミクス追跡で上回ることを示した。 - 両手遠隔操作中の時系列affective state変化を連続的に捉えた初のマルチモーダルデータセットを収集。

- 要旨からは不明。 - ただし、affect-aware assistanceがproductive statesを増やしつつuser agencyを損なわない点、およびマルチモーダル融合モデルがzero-shotベースラインを上回る点が報告されている。 - 実世界展開がhuman-centric frameworkを提供すると主張。

- Qwen - MiniCPM-V - 同分野の定番としてshared autonomy、affective computing、multimodal human-robot interactionに関する研究。