Sammanfattning -Detta papper föreslår en modell som gör det möjligt för en robot att förutsäga och imitera rörelser hos en annan genom att återanvända sin kropp framåt-invers modell. Vår modell innehåller tre tillvägagångssätt: (i) projektion av en egen framåtvänd modell för att förutsäga fenomen i den yttre miljön (andra individer), (ii) "triadisk relation" som är medling av ett fysiskt objekt mellan jag och andra, (iii) introduktion av spädbarnsimitation av en förälder. Recurrent Neural Network med Parametric Bias (RNNPB) modell används som robotens egen framåtvända modell. En grupp hierarkiska neurala nätverk är kopplade till RNNPB-modellen som "konversionsmoduler". Experiment visade att en robot med vår modell kunde efterlikna en människas rörelser genom att översätta synen. Det kunde också diskriminera kända / okända rörelser på lämpligt sätt, och associera hela rörelsedynamik från bara en rörelse snap bild.
Ett annat ramverk med liknande mål föreslås också i REF som gör det möjligt för roboten att förutsäga och imitera andras rörelser genom att översätta synpunkterna och använda den lärda framåtvända modellen av robotens kropp.
Prediction and imitation of other's motions by reusing own forward-inverse model in robots
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}