För att robotar ska kunna samexistera med människor i en social värld som vår, är det viktigt att de besitter mänskliga sociala interaktionsfärdigheter. Att programmera en robot att ha sådana färdigheter är en utmanande uppgift. I detta dokument föreslår vi en Multimodal Deep Q-Network (MDQN) för att göra det möjligt för en robot att lära sig mänskliga färdigheter genom en försöks- och felmetod. Denna uppsats syftar till att utveckla en robot som samlar data under sin interaktion med en människa, och lär sig mänskligt interaktionsbeteende från den höga dimensionen sensorisk information med hjälp av end-to-end förstärkning lärande. Denna uppsats visar att roboten framgångsrikt kunde lära sig grundläggande interaktionsfärdigheter, efter 14 dagars interaktion med människor.
Nyligen föreslog vi MDQN REF för interaktiv beteendeuppfattning.
Robot gains social intelligence through multimodal deep reinforcement learning
{'venue': '2016 IEEE-RAS 16th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids)', 'journal': '2016 IEEE-RAS 16th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}