人間とロボットの相互作用

ヒューマン・ロボット・インタラクション（HRI）は、人間とロボットのインタラクションを研究する学際分野です。ヒューマン・ロボット・インタラクションは、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、人工知能、ロボット工学、自然言語処理、デザイン、心理学、哲学などの分野が関与する学際的な分野です。物理的ヒューマン・ロボット・インタラクション（pHRI）と呼ばれるサブフィールドは、人間がロボットシステムと安全にインタラクトできるようにするためのデバイス設計に重点を置く傾向があります。^[1]

人間とロボットの相互作用は、ロボットが存在する以前から、SF と学術的考察の両方で話題となってきました。活発な HRI 開発の多くは自然言語処理に依存しているため、HRI の多くの側面は、ロボット工学よりもはるかに古い研究分野である 人間のコミュニケーションの延長です。

離散問題としての HRI の起源は、20 世紀の作家アイザック・アシモフが1941 年に書いた小説『われはロボット』にあります。アシモフはロボット工学の 3 原則を提唱しました。

1. ロボットは人間を傷つけたり、不作為により人間に危害を加えたりしてはなりません。
2. ロボットは、第一法則に反する場合を除き、人間から与えられた命令に従わなければなりません。
3. ロボットは、第一法則や第二法則に反しない限り、自らの存在を守らなければならない。^[2]

これら 3 つの法則は、HRI 分野におけるエンジニアや研究者が安全のために抱く目標の概要を示していますが、ロボット倫理や機械倫理の分野はこれら 3 つの原則よりも複雑です。しかし、一般的に人間とロボットの相互作用では、潜在的に危険なロボット機器と相互作用する人間の安全が優先されます。この問題の解決策は、ロボットを倫理的エージェント (道徳的行為主体) として扱うという哲学的アプローチから、安全ゾーンを作成するという実際的なアプローチまで多岐にわたります。これらの安全ゾーンでは、ライダーなどの技術を使用して人間の存在を検出したり、物理的な障壁を使用して機械とオペレーターの接触を防ぐことで人間を保護します。^[3]

当初、人間とロボットのインタラクション分野のロボットは機能するためにある程度の人間の介入を必要としていましたが、研究によってこれが拡大し、現在では完全に自律的なシステムが2000年代初頭よりもはるかに一般的になっています。^[4]自律システムには、知的なロボットの動きを提供する同時位置推定およびマッピングシステムから、明確に定義された心理学的ベンチマークを満たす自然で人間のようなインタラクションを可能にする自然言語処理および自然言語生成システムまでが含まれます。^[5]

擬人化ロボット（人体構造を模倣した機械）はバイオミメティクス分野でより適切に説明されるが、多くの研究用途においてHRIと重複している。この傾向を示すロボットの例としては、ウィローガレージのPR2ロボット、NASAの ロボノート、ホンダの ASIMOなどがある。しかし、人間とロボットのインタラクション分野のロボットは、人間のようなロボットに限定されない。パロとキズメットはどちらも人間の感情的な反応を引き出すように設計されたロボットであり、人間とロボットのインタラクションのカテゴリーに分類される。^[6]

HRIの目標は、工業製造からコボット、医療技術からリハビリテーション、自閉症介入、高齢者介護機器、エンターテインメント、人間拡張、人間の利便性まで多岐にわたります。^[7]したがって、将来の研究は幅広い分野をカバーしており、その多くは支援ロボット、ロボット支援捜索救助、宇宙探査に焦点を当てています。^[8]

ロボットは、研究者がワークスペースと呼ぶことが多い、物理的な世界での認識と行動の能力を備えた人工エージェントです。ロボットの使用は工場で一般的になっていますが、今日では、捜索救助、軍事戦闘、地雷や爆弾の探知、科学的探査、法執行、娯楽、病院でのケアなど、最も技術的に進歩した社会の重要な領域で見られる傾向にあります。

これらの新しいアプリケーション領域は、ユーザーとのより密接なインタラクションを意味します。密接さの概念は、その完全な意味において解釈されるべきであり、ロボットと人間は作業スペースを共有するだけでなく、タスク達成という目標も共有します。この密接なインタラクションには、一方ではロボットの有用性と安全性の向上に取り組むロボット工学の科学者のためのものであり、他方では、この新しい「友人」が現代社会にもたらすリスクと利点を評価するための新しい理論モデルが必要です。物理的人間ロボットインタラクション (pHRI) のサブフィールドは、主に、人間がロボットシステムと安全にインタラクションできるようにするデバイス設計に焦点を当ててきましたが、人間とロボットシステムの間の流暢で表現力豊かなインタラクションをサポートするために、アルゴリズム的アプローチの開発がますます進んでいます。^[1]

AIの進歩により、研究は最も安全な物理的相互作用に焦点を当てる一方、文化的基準に応じた社会的に正しい相互作用にも焦点を当てています。目標は、音声、ジェスチャー、表情を通じてロボットとの直感的で簡単なコミュニケーションを構築することです。

ケルスティン・ダウテンハーンは、人間とロボットの友好的なインタラクションを「ロボチケット」と呼び、「人間にとって快適で受け入れられるロボットの行動の社会的ルール（「ロボチケット」）」と定義しています^[9]ロボットは、人間の欲求や命令の表現方法に適応する必要があり、その逆ではありません。しかし、家庭などの日常の環境には、工場や軍事環境よりもはるかに複雑な社会的ルールがあります。したがって、ロボットには、周囲の動的モデルを構築するための知覚および理解能力が必要です。物体を分類し、人間を認識して位置を特定し、さらに感情を認識する必要があります。動的能力の必要性は、ロボット工学のあらゆるサブフィールドを前進させます。

さらに、ロボットは社会的手がかりを理解して知覚することで、人間との協調的なシナリオを可能にすることができます。たとえば、デスクトップ3Dプリンターやレーザーカッターなどのパーソナル製造機械が急速に普及し、家庭に導入されるようになると、ロボットが協調して制御を共有し、調整してタスクを達成できるシナリオが生まれるかもしれません。産業用ロボットはすでに産業用組立ラインに統合されており、人間と協力して作業しています。このようなロボットの社会的影響は研究されており^[10]、労働者は依然としてロボットや社会的存在を扱い、理解して協力するために社会的手がかりに頼っていることが示されています。

HRI 研究のもう一方では、人間とロボットの「関係」の認知モデル化は心理学者とロボット研究者に利益をもたらし、ユーザー研究は双方にとって興味深いものであることが多い。この研究は人間社会の一部に取り組んでいる。人間とヒューマノイド ロボットの効果的なインタラクション^[11]のためには、このような人工エージェント/システムの設計に 多数のコミュニケーション スキル^{[12]と関連機能を実装する必要がある。}

HRI 研究は広範囲の分野にわたりますが、その中には HRI の性質に共通する分野もあります。

環境内で人間を認識する方法は、センサー情報に基づいています。Microsoft が主導するセンサー コンポーネントとソフトウェアに関する研究は、人間の運動学を抽出するための有用な結果を提供しています ( Kinectを参照)。古い手法の例として、色情報を使用するものがあります。たとえば、肌の色が薄い人は、着ている服よりも手が明るいという事実です。いずれにしても、事前にモデル化された人間をセンサー データに適合させることができます。ロボットは、(ロボットの自律性のレベルに応じて)周囲の 3D マップを作成し、そこに人間の位置を割り当てます。

ほとんどの方法は、環境の視覚を通じて3D モデルを構築することを目的としています。固有受容センサーにより、ロボットは自身の状態に関する情報を得ることができます。この情報は、基準に相対的です。近接学の理論は、人の個人的な空間を認識し、その周囲を計画するために使用できます。

音声認識システムは、人間の欲求や命令を解釈するために使用されます。固有受容覚、センサー、音声によって推測された情報を組み合わせることで、人間の位置と状態（立っている、座っている）を判別します。この点で、自然言語処理は、コンピュータと人間の（自然）言語との相互作用、特に大量の自然言語データを処理および分析するようにコンピュータをプログラムする方法に関係しています。たとえば、品詞タグ付け、チャンキング、固有表現認識、意味役割ラベル付けなど、さまざまな自然言語処理タスクに適用できるニューラルネットワークアーキテクチャと学習アルゴリズム。^[13]

動的環境での動作計画は、現時点では 3 ～ 10 の 自由度を持つロボットでしか実現できない課題です。ヒューマノイド ロボットや、最大 40 の自由度を持つ 2 腕ロボットでさえ、今日の技術では動的環境に適していません。ただし、低次元のロボットは、ポテンシャル フィールド法を使用して、人間との衝突を回避する軌道を計算できます。

人間は、人間に似ているが不完全なロボットに対して、否定的な社会的・感情的反応を示し、信頼感も低下する。この現象は「不気味の谷」と呼ばれている。^[14]しかし、最近のテレプレゼンスロボットの研究では、人間の姿勢や表情豊かなジェスチャーを模倣することで、ロボットが好感を持たれ、遠隔地でも魅力的になることが実証されている。^[15]さらに、アンドロイドやヒューマノイドのテレプレゼンスロボットでテストした場合、モニターを介した通常のビデオ通信よりも、人間のオペレーターの存在がより強く感じられることがわかった。^[16]

ロボットに対するユーザーの認識や感情についての研究は増えていますが、完全な理解には程遠い状況です。さらに実験を重ねることで、より正確なモデルが明らかになるでしょう。

過去の研究に基づいて、ロボットに対する現在のユーザーの感情と行動についていくつかの兆候があります。^{[17] [18]}

• 最初のやりとりの際、人々はより不安になり、社会的存在感が薄れると予想し、ロボットとのやりとりについて考えるときに肯定的な感情が少なくなり、人間とのコミュニケーションを好みます。この発見は、人間同士のやりとりのスクリプトと呼ばれています。
• ロボットが積極的な行動をとり、「安全距離」を守らない場合（ユーザーの空間に侵入するなど）、ユーザーが恐怖を表明することがあるという観察結果があります。この恐怖反応は人によって異なります。
• また、ロボットに特に用途がない場合、否定的な感情が表れることが多いこともわかっています。ロボットは役に立たないと認識され、その存在が煩わしくなります。
• また、ソフトウェアに実装されていない性格特性をロボットに当てはめる人がいることもわかっています。
• 人間とロボットの両方の精神状態を同様に推測するが、ロボットと人間が非文字通りの言語（皮肉や嘘など）を使用する場合は例外である。^[19]
• 接触仮説に沿って^[20] 、社会的ロボットへの監督下での露出は、エージェントとしてのロボットに対する露出前の態度と比較して、不確実性を減らし、ロボットとの対話意欲を高めることができる。^[21]
• ロボットを見たり触ったりしてロボットとやりとりすることで、ロボットとやりとりする前に一部の人が抱く否定的な感情を軽減することができます。想像上のやりとりでさえも否定的な感情を軽減することができます。しかし、場合によっては、ロボットに対して強い否定的な感情を持っている人にとっては、ロボットとやりとりすることで否定的な感情が強まることもあります。^[22]

人間とロボットのインタラクションの分野では、人間とロボットがより良いコラボレーションを行う方法について多くの研究が行われてきました。コラボレーション中の人間にとっての主な社会的合図は、活動の共有認識であり、この目的のために研究者は、視線追跡を使用して人間のパートナーの行動を監視したり、人間のタスクの意図を推測したり、ロボット側で積極的に行動したりするなど、さまざまな方法で予測的なロボット制御を調査してきました。^[23]研究では、予測制御により、反応制御のみを使用する場合よりもユーザーがタスクをより速く実行できることが明らかになりました。

ロボットに社会的合図をプログラムする一般的なアプローチは、まず人間同士の行動を研究し、次にその学習を転移することです。^[24]たとえば、人間とロボットのコラボレーションにおける調整メカニズム^[25]は、知覚と行動を単独ではなく社会的文脈で研究することにより、人間と人間の構成で共同行動を可能にする方法を調べた神経科学の研究^[26]に基づいています。これらの研究は、タスクの共有表現を維持することがグループでタスクを達成する上で重要であることを明らかにしました。たとえば、著者らは、加速とブレーキの責任を分離して一緒に運転するタスクを調べました。つまり、1 人が加速を担当し、もう 1 人がブレーキを担当します。この研究では、ペアが互いの行動のタイミングに関するフィードバックを受け取った場合にのみ、個人と同じレベルのパフォーマンスに達することが明らかになりました。同様に、研究者は、食事用の皿を渡すなどの家庭内のシナリオで人間同士の引き継ぎの側面を研究し、人間とロボットの引き継ぎにおける同じものの適応制御を可能にしました。^[27]倉庫やスーパーマーケットでの人間同士の引き継ぎに関する人間工学と人間工学の分野での別の研究では、与える側と受け取る側が引き継ぎタスクを異なる方法で認識していることが明らかになっており、これはユーザー中心の人間とロボットの協働システムの設計に大きな意味を持っています。^[28]最近では、研究者は協調を改善するために、同じ場所に配置された労働者間で組み立てタスクを自動的に分配するシステムを研究しました。^[29]

研究の中には、新しいロボットを設計するものもあれば、既存のロボットを使用して研究を行うものもあります。よく使用されるロボットには、ヒューマノイドでプログラム可能なロボットであるNao 、別のソーシャルヒューマノイドロボットであるPepper、プログラム可能なコンパニオンロボットである Misty などがあります。

ロボットのほとんどは白色であるが、これは他の色のロボットに対する偏見から生じている。^{[30] [31] [32] [33] [34]}

人間とロボットの相互作用の応用分野には、産業、医療、交際などの目的で人間が使用するロボット技術が含まれます。

産業用ロボットは、人間と協力して工業製造タスクを実行するために実装されています。人間は、問題を解決するためのさまざまなアプローチを検討し、すべての選択肢の中から最善のオプションを選択し、割り当てられたタスクを実行するようにロボットに指示する柔軟性と知性を備えていますが、ロボットは、反復的で危険な作業をより正確かつ一貫して実行できます。^[35]産業用ロボットと人間のコラボレーションは、ロボットが製造と組み立ての効率を確保する能力を持っていることを示しています。^[35]しかし、産業用ロボットは重い物を移動し、危険で鋭利なツールを迅速かつ強力に操作する能力があるため、人間とロボットのコラボレーションの安全性については根強い懸念があります。その結果、これは同じワークスペースで働く人々にとって潜在的な脅威となります。^[35]したがって、共同作業場の安全で効果的なレイアウトを計画することは、研究が直面する最も困難なトピックの1つです。^[36]

リハビリテーションロボットは、医療分野で導入されているロボット支援システムの一例である。このタイプのロボットは、脳卒中患者や神経障害を持つ人の手や指の動きを取り戻すのを助ける。 ^{[37] [38]}過去数十年にわたり、人間とロボットがどのように相互作用するかという考え方は、リハビリテーションロボットの設計において広く考慮されてきた要素の1つである。^[38]たとえば、外骨格システムは人間の体に直接接触するため、人間とロボットの相互作用は外骨格リハビリテーションロボットの設計において重要な役割を果たしている。^[37]

介護ロボットは、身体機能や認知機能が低下し、その結果として心理社会的問題を抱えている高齢者を支援することを目的としています。 ^{[39]ロボットによる日常の身体活動の支援により、高齢者は}自立感を持ち、自分の世話をすることができ、自宅に住み続けることができると感じることができます。^[39]

人間とロボットの相互作用に関する長期的研究では、介護施設の入居者はヒューマノイドロボットとの相互作用を好み、ロボット「ペッパー」が主導する認知的・身体的活性化の恩恵を受けていることが示される可能性がある。^[40]介護施設での別の長期的研究では、介護部門で働く人々が入居者との日常業務でロボットを使用することを望んでいることが示される可能性がある。 [ ^41]しかし、ロボットはすぐに使用できる状態であっても、人間のアシスタントが必要であり、人間の労働力を置き換えることはできないが、人間を支援し、新しい可能性を与えることができることも明らかになった。^[41]

過去10年間、人間とロボットの相互作用は自閉症の介入において有望な結果を示しています。^[43]自閉症スペクトラム障害（ASD）の子供は人間よりもロボットとつながりを持つ可能性が高く、ソーシャルロボットの使用はASDの子供を助けるための有益なアプローチであると考えられています。^[43]

しかし、子供のASDへの介入に使用されるソーシャルロボットは、ASD介入におけるソーシャルロボットの使用に関する研究が標準的な研究プロトコルに従っていないことが多いため、臨床コミュニティでは実行可能な治療法とは見なされていません。^[43]さらに、研究の結果は、臨床体系的評価に基づくエビデンスに基づく実践（EBP）と見なすことができる一貫した肯定的な効果を示すことができませんでした。 ^[43]その結果、研究者は、ロボットを介した介入に関する研究の実施方法を提案するガイドラインを確立し始めており、それにより、臨床医がASD介入にロボットを使用することを選択できるように、EBPとして扱うことができる信頼性の高いデータを生成します。^[43]

教育用ロボット

ロボットは教室で家庭教師や生徒の仲間になることができます。^[44]家庭教師として行動する場合、ロボットは生徒に指導や情報を提供し、個別に注意を払うことができます。仲間の学習者として行動する場合、ロボットは生徒に「教えることで学ぶ」ことを可能にします。^[45]

ロボットは協働ロボットとして構成することができ、運動障害を持つユーザーのリハビリテーションに使用できます。自動音声認識、視線追跡などのさまざまなインタラクティブ技術を使用して、運動障害を持つユーザーはロボットエージェントを制御し、電動車椅子の制御、物体操作などのリハビリテーション活動に使用できます。

人間とロボットの相互作用の具体的な例としては、自動運転における人間と車両の相互作用が挙げられる。人間と車両の協調の目標は、自動運転システムにおける安全性、セキュリティ、快適性を確保することである。^[46]このシステムの継続的な改善と高度自動運転車および完全自動運転車に向けた進歩は、歩行者が道路を横断するはずのないときに横断するなど、予期しない運転状況が発生した場合でも人間が運転プロセスに介入する必要のない、より安全で効率的な運転体験を実現することを目指している。^[46]

無人航空機（UAV）と無人水中車両（UUV）は、周辺地域に残された証拠から行方不明者を遠隔で発見するなど、荒野での捜索救助活動を支援する可能性があります。 ^{[47] [48]このシステムは、自律性と、}カバレッジマップ、GPS情報、高品質の捜索ビデオなどの情報を統合し、限られた時間内に効率的に捜索救助活動を行う人間をサポートします。 ^{[47] [48]}

人類は、火星への有人ミッションなど、宇宙探査における次のブレークスルーの達成に取り組んできました。^[49]この課題により、ミッション中に宇宙飛行士を支援し、その活動をサポートできる惑星探査車の開発の必要性が明らかになりました。^[49]探査車、UAV、人間の連携により、あらゆる側面からの能力を活用し、タスクのパフォーマンスを最適化できます。^[49]

農業では人間の労働力が大いに活用されてきたが、搾乳ロボットのような農業用ロボットが大規模農業に導入されている。衛生は農業食品分野における主要な問題であり、この技術の発明は農業に広く影響を与えている。ロボットは、植物への化学物質の散布など、人間の健康に危険を及ぼす可能性のある作業にも使用される。^[50]

• 擬人化と不気味の谷

バートネックと岡田^[51]は、ロボットのユーザーインターフェースは次の4つの特性によって記述できると示唆している。

ツール – おもちゃのスケール

• システムは問題を効果的に解決するために設計されているのか、それとも単に娯楽のためだけなのか?

リモートコントロール- 自律型スケール

• ロボットはリモートコントロールを必要としますか、それとも人間の直接的な介入なしに動作できますか?

反応的 – 対話スケール

• ロボットは固定されたインタラクションパターンに依存しているのでしょうか、それとも人間と対話（情報交換）できるのでしょうか?

擬人化スケール

• それは人間の形や性質を持っていますか?

社会における AI、センサー、ロボットの将来的応用に関する国際会議では、最先端の研究を探求し、将来の課題とテクノロジーの背後にある隠れた可能性に焦点を当てます。この会議で承認された投稿は、Journal of Future Robot Life の特別版に毎年掲載されます。

国際ソーシャルロボティクス会議は、科学者、研究者、実務家がソーシャルロボティクスの最先端の研究と発見の最新の進捗状況、および人間との相互作用と社会への統合について報告し、議論する会議です。

• ICSR2009、韓国仁川、FIRA RoboWorld Congressとの協力
• ICSR2010、シンガポール
• ICSR2011、アムステルダム、オランダ

• HRPR2008、マーストリヒト
• HRPR 2009、ティルブルフ。基調講演者は石黒浩氏。
• HRPR2010、ライデン。基調講演者はケルスティン・ダウテンハーン氏でした。

ロボットとの愛とセックスに関する国際会議は、AI、哲学、倫理、社会学、工学、コンピューターサイエンス、生命倫理など、幅広いトピックを招待し、奨励する年次会議です。

このテーマに関する最初の学術論文は、ジェノバのロボット工学学校が主催した 2006 年の EC Euron Roboethics Atelier で発表され、その 1 年後には最初の書籍「ロボットとの愛とセックス」がニューヨークのハーパーコリンズ社から出版されました。この分野における最初の学術活動の活発化以来、このテーマは幅広く、世界的な関心の点で大幅に成長しました。2008 年から 2010 年にかけて、オランダで人間とロボットの個人的な関係に関する会議が 3 回開催され、いずれの場合も議事録は Springer-Verlag などの評判の高い学術出版社から出版されました。2014 年までの中断の後、会議は「ロボットとの愛とセックスに関する国際会議」に改名され、以前は 2014 年にマデイラ大学、2016 年と 2017 年にロンドンで開催されていました。 2019年にはブリュッセルでも開催されました。さらに、シュプリンガー・フェアラークの「International Journal of Social Robotics」は2016年までにこのテーマについて言及した記事を掲載し、2012年にはこのテーマに特化したオープンアクセスジャーナル「Lovotics」が創刊されました。また、過去数年間は、印刷メディア、テレビドキュメンタリー、長編映画、学術コミュニティでのこのテーマの報道が増え、関心が高まっています。

ロボットとの愛とセックスに関する国際会議は、学者や業界の専門家が学術シンポジウムで革新的な研究やアイデアを発表し、議論する絶好の機会を提供します。

• 2020年、ドイツ、ベルリン
• 2019年、ブリュッセル、ベルギー
• 2017年、ロンドン、イギリス
• 2016年、ロンドン、イギリス
• 2014年、ポルトガル、マデイラ島

このシンポジウムは、人工知能と行動シミュレーションの研究協会の年次大会と共同で開催されます。

• 2015年、カンタベリー、イギリス
• 2014年、ロンドン、イギリス
• 2010年、レスター、イギリス
• 2009年、エディンバラ、イギリス

IEEE ロボットと人間の双方向コミュニケーションに関する国際シンポジウム (RO-MAN) は、1992 年に福田敏夫教授、小林久人教授、原島博教授、原文雄教授によって設立されました。初期のワークショップ参加者は主に日本人で、最初の 7 回のワークショップは日本で開催されました。1999 年以降、ワークショップは日本だけでなくヨーロッパやアメリカでも開催され、国際的な規模で参加されています。

この会議はHRIの分野で最も優れた会議の一つであり、非常に厳選された審査プロセスを持っています。平均採択率は26％で、平均出席者は187人です。会議への投稿の約65％は米国からのものであり、会議への投稿の質の高さは、HRI論文がこれまでに獲得した平均10回の引用によって明らかです。^[52]

• HRI 2006 、米国ユタ州ソルトレイクシティ、合格率: 0.29
• HRI 2007 、米国ワシントン DC、合格率: 0.23
• HRI 2008オランダ、アムステルダム、採択率: 0.36 (口頭発表の場合は 0.18)
• 米国カリフォルニア州サンディエゴで開催された HRI 2009 の合格率: 0.19
• HRI 2010大阪、日本、合格率: 0.21
• HRI 2011（スイス、ローザンヌ） 採択率：フルペーパーの場合 0.22
• HRI 2012（米国マサチューセッツ州ボストン） 採択率：フルペーパーの場合 0.25
• HRI 2013（東京、日本）、採択率：フルペーパーの場合0.24
• HRI 2014ドイツ、ビーレフェルト、採択率: フルペーパー 0.24
• HRI 2015 （米国オレゴン州ポートランド）採択率：フルペーパーの場合 0.25
• ニュージーランド、クライストチャーチで開催される HRI 2016 、採択率: フルペーパーの場合 0.25
• HRI 2017（オーストリア、ウィーン） 採択率：フルペーパーの場合 0.24
• HRI 2018 （米国シカゴ）の採択率：フルペーパーの場合0.24
• HRI 2021 （米国ボルダー）の合格率：全論文で0.23

• HAI 2013札幌（日本）
• HAI 2014つくば（日本）
• 韓国大邱で開催されたHAI 2015
• シンガポールでのHAI 2016
• HAI 2017（ドイツ、ビーレフェルト）

HRI だけを専門とする会議ではなく、HRI の幅広い側面を扱う会議が数多くあり、HRI に関する論文が発表されることも少なくありません。

• IEEE-RAS/RSJ ヒューマノイドロボット国際会議（ヒューマノイド）
• ユビキタスコンピューティング (UbiComp)
• IEEE/RSJ 知能ロボットとシステムに関する国際会議 (IROS)
• インテリジェント ユーザー インターフェイス (IUI)
• コンピュータヒューマンインタラクション（CHI）
• アメリカ人工知能協会 (AAAI)
• 交流する

現在、HRIジャーナルは2つあります。

• ACM Transactions on Human–Robot Interaction (元 Journal of Human–Robot Interaction)
• 国際ソーシャルロボティクスジャーナル

HRI の記事が掲載されている一般的な雑誌もいくつかあります。

• 国際ヒューマノイドロボティクスジャーナル
• エンターテインメント コンピューティング ジャーナルの「エンターテインメント ロボティクス」セクション
• インタラクション研究ジャーナル
• 人工知能
• システム、人間、サイバネティクス

人間とロボットのインタラクションに特化した書籍は数多くあります。編集された書籍は数多くありますが、専用のテキストはわずかしかありません。

• Bartneck, C.; Belpaeme, T.; Eyssel, F.; Kanda, T.; Keijsers, M.; Šabanović, S. (2019).ヒューマン・ロボット・インタラクション入門. Cambridge UP^[53] – 無料のPDFがオンラインで入手可能^[54]
• 神田 剛志; 石黒 秀次 (2012).社会ロボット工学における人間とロボットのインタラクション. CRC Press.^[55]
• Breazeal, C.; Dautenhahn, K.; Kanda, T. (2016). 「ソーシャルロボティクス」Springer Handbook of Robotics . pp. 1935–1972.– 広範なハンドブックの章。^[56]

多くの大学がヒューマン・ロボット・インタラクションのコースを提供しています。

• タフツ大学、マサチューセッツ州メドフォード、米国、ヒューマン・ロボット・インタラクションの修士課程および博士課程
• ウォータールー大学、カナダ、ケルスティン・ダウテンハーン、ソーシャルロボティクス - 人間中心のロボティクスの基礎、技術、応用
• 台湾国立台北大学、台湾、フーマン・サマニ、M5226 高度ロボティクス
• オンタリオ工科大学、カナダ、パトリック CK ハン、BUSI4590U 技術管理のトピック & INFR 4599U 商業のためのサービスロボットイノベーション
• コロラド鉱山大学、米国、トム・ウィリアムズ、CSCI 436 / 536: 人間とロボットの相互作用
• ヘリオットワット大学、英国、リン・ベイリー、F21HR ヒューマン・ロボット・インタラクション
• ウプサラ大学、スウェーデン、フィリップ マルムバーグ、UU-61611 ソーシャル ロボティクスと人間とロボットのインタラクション
• スウェーデン、シェブデ大学、修士課程ヒューマンロボットインタラクションプログラム
• インディアナ大学、ブルーミントン、米国、セルマ・サバノビッチ、INFO-I 440 ヒューマン・ロボット・インタラクション
• ゲント大学、ベルギー、トニー・ベルパエム、E019370A ロボット工学モジュール
• ビーレフェルト大学、ドイツ、フレデリーケ・エイセル、270037 社会心理学分野、メンシュと機械の相互作用
• 京都大学、日本、神田貴之、3218000 Human–Robot Interaction (ヒューマンロボットインタラクション)
• KTH 王立工科大学、スウェーデン、イオランダ レイテ、DD2413 ソーシャル ロボティクス
• チャルマース工科大学、スウェーデン、モハマド・オベイド、DAT545 ヒューマン・ロボット・インタラクション・デザイン

Moocなどのオンラインコースも利用できます。

• カンタベリー大学(UCx) – edX プログラム
  • ヒューマン・ロボット・インタラクション専門資格^[57]
  • ヒューマン・ロボット・インタラクション入門^[58]
  • 人間とロボットのインタラクションにおける方法と応用^[59]

• 「ロボット J2B2 と人間の相互作用」。hakenberg.de。アルゴリズム、グラフィックス、ビデオ素材。
• Hottelet, Ulrich (2009 年 6 月)。「Albert は幸せではない - ロボットが人間と共存する方法」。African Times。2012年 1 月 12 日のオリジナルからアーカイブ。