Robotar som verkar i sociala miljöer måste kunna känna igen och förstå andra robotars och människors handlingar för att underlätta lärandet genom imitation och samarbete. Framgången med simuleringsteorin tillvägagångssätt för handlingsigenkänning och imitation bygger på förmågan att ta perspektiv på andra människor, för att generera simulerade åtgärder ur deras synvinkel. I den här artikeln används simulering av visuell perception för att återskapa det visuella egocentriska sensoriska rummet och egocentriska beteendeutrymmet hos en observerad agent, och därigenom öka precisionen i åtgärdsigenkänningen. För att demonstrera tillvägagångssättet utförs experiment med en robot som tillskriver perceptioner till och erkänner en andra robots handlingar.
Detta har visat sig öka precisionen i åtgärdsigenkänning REF.
Perceptual Perspective Taking and Action Recognition
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}