Abstract-Förmågan för robotar att engagera sig i interaktivt beteende med ett brett spektrum av människor är avgörande för framtida utveckling av sociala robottillämpningar. I detta dokument föreslår vi användningen av onlinespel som ett sätt att generera storskaliga datakorpora för interaktionsforskning mellan människa och robot för att skapa robusta och mångsidiga interaktionsmodeller. Vi beskriver en datainsamlingsmetod baserad på ett flerspelarspel som användes för att samla in rörelse-, action- och dialogdata från hundratals online-användare. Vi studerar sedan hur dessa register över mänsklig-mänsklig interaktion som samlats in i en virtuell värld kan användas för att generera kontextuellt korrekta sociala och uppgiftsorienterade beteenden för en robot som samarbetar med en människa i en liknande verklighetsmiljö. Vi utvärderar den resulterande beteendemodellen med hjälp av en fysisk robot i Boston Museum of Science, och visar att roboten framgångsrikt utför samarbetsuppgiften och att dess beteende påverkas starkt av mönster i crowdsourced datasetet.
I REF använde forskare online-spel för att samla användardemonstrationer av mänsklig interaktion för att skapa en modell för kontextuellt korrekta och uppgiftsorienterade beteenden.
Crowdsourcing human-robot interaction: Application from virtual to physical worlds
{'venue': '2011 RO-MAN', 'journal': '2011 RO-MAN', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}