Sammanfattning av denna webbsida: En av huvudfrågorna inom området social robotik är att förse robotar med förmågan att rikta uppmärksamheten mot människor som de interagerar med. Olika metoder följer bioinspirerade mekanismer, sammanslagning av ljud och visuella signaler för att lokalisera en person med hjälp av flera sensorer. Men de flesta av dessa fusionsmekanismer har använts i fasta system, såsom de som används i videokonferensrum, och därmed kan de få svårigheter när de begränsas till de sensorer med vilka en robot kan utrustas. Dessutom, inom ramen för interaktiva autonoma robotar, finns det en brist i fråga om att utvärdera fördelarna med audiovisuella uppmärksamhetsmekanismer, jämfört med endast audio- eller visuella metoder, i verkliga scenarier. De flesta testerna har utförts i kontrollerade miljöer, på korta avstånd och/eller med off-line-prestandamätningar. Med målet att visa nyttan av att samla sensorisk information med en Bayes inference för interaktiva robotik, presenterar detta papper ett system för att lokalisera en person genom att bearbeta visuella och ljuddata. Dessutom utvärderas och jämförs detta systems prestanda genom att man överväger de tekniska begränsningarna för enmodala system. Experimenten visar löftet om det föreslagna tillvägagångssättet för proaktiv upptäckt och spårning av talare i ett interaktivt ramverk mellan människa och robot.
Ett interaktivt ramverk för människa-robot föreslogs för att förse robotar med förmågan att lokalisera en person genom att bearbeta visuella och ljuddata REF, så att människor kan riktas uppmärksamhet mot vem de interagerade med.
Audio-Visual Perception System for a Humanoid Robotic Head
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}