Abstract-Vid fysisk samverkan uppgifter, som att packa en picknick korg tillsammans, människor kommunicerar starkt och ofta subtilt via flera kanaler som blick, tal, gester, rörelse och hållning. Att förstå och delta i detta meddelande gör det möjligt för oss att förutsäga en fysisk handling snarare än att reagera på den, vilket skapar ett sömlöst samarbete. I detta papper lär vi oss automatiskt viktiga diskriminativa funktioner som förutsäger avsikten att överlämna ett objekt med hjälp av maskininlärningsteknik. Vi utbildar och testar vår algoritm på flerkanalsseende och utgör data som samlats in från en omfattande användarstudie i ett instrumenterat kök. Vår algoritm ger ett träd av möjligheter, automatiskt kodar olika typer av förhandskommunikation. Ett överraskande resultat är att ömsesidig blick och inter-personligt avstånd, som ofta nämns som nyckeln till interaktion, inte var viktiga diskriminerande egenskaper. Slutligen diskuterar vi den omedelbara och framtida effekten av detta arbete för människa-robot interaktion.
Strabala och andra presenterade en viktig discriminativ funktion inlärningsmetod med hjälp av SVM metodik för att förutsäga människans avsikt att lämna över ett objekt REF.
Learning the communication of intent prior to physical collaboration
{'venue': '2012 IEEE RO-MAN: The 21st IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication', 'journal': '2012 IEEE RO-MAN: The 21st IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}