För att kunna kommunicera med sina användare på ett naturligt och effektivt sätt måste människolika robotar sömlöst integrera beteenden över flera olika former, inklusive tal, blick och gester. Medan forskare och designers framgångsrikt har dragit nytta av studier av mänskliga interaktioner för att bygga modeller av mänskligt beteende och för att uppnå sådan integration i robotbeteende, innebär utvecklingen av sådana modeller en mödosam process för att inspektera data för att identifiera mönster inom varje modalitet eller över olika beteendeformer och för att representera dessa mönster som "regler" eller heuristik som kan användas för att kontrollera beteendet hos en robot, men ger föga stöd för validering, extensibilitet, och lärande. I den här artikeln undersöker vi hur ett lärandebaserat tillvägagångssätt för att modellera multimodala beteenden kan ta itu med dessa begränsningar. Vi demonstrerar användningen av ett dynamiskt Bayesian nätverk (DBN) för att modellera hur människor samordnar tal, blick och gest beteenden i berättande och för att uppnå sådan samordning med robotar. Utvärderingen av detta tillvägagångssätt i en människa-robot interaktionsstudie visar att detta lärande-baserade tillvägagångssätt är jämförbart med konventionella modellering metoder för att möjliggöra effektiva robot beteenden samtidigt minska ansträngningarna att identifiera beteendemönster och ge en probabilistisk representation av dynamiken i mänskligt beteende. Vi diskuterar konsekvenserna av detta tillvägagångssätt för att utforma naturliga, effektiva multimodala robotbeteenden.
Dessutom presenteras ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt i REF, vilket gör det möjligt för robotar att utföra lärda beteenden på ett effektivt sätt.
Learning-based modeling of multimodal behaviors for humanlike robots
{'venue': "HRI '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}