人とロボットの共生社会に向けて感情を理解するロボットの需要は高まっている．これまで様々な感情推定手法が提案されたが，無意識下の感情を生体情報から推定する手法は，より客観的かつ的確に感情を推定できる可能性がある．そこで我々は，生体情報を用いて人の感情を理解するロボットをCoCoBoと名付け実現を目指した．生体情報を実環境でリアルタイムに利用するには汎用性や応答性，個人差の課題がある．そこで本研究では，ROSのコンポーネント実装による汎用性の向上，機械学習モデルを用いることでの個人差の解消，そして応答性向上のためのモデル軽量化を目的とした．これらを達成するために本研究では新しいシステムの提案および開発を行った．