Abstract-Att engagera sig i samarbetsaktiviteter med mänskliga partners, robotar måste ha grundläggande interaktiva förmågor och färdigheter. Programmering av sådana interaktiva färdigheter är dock en utmanande uppgift, eftersom varje interaktionspartner kan ha olika tidpunkter eller ett alternativt sätt att utföra rörelser. I den här artikeln föreslår vi att vi lär oss interaktionsfärdigheter genom att observera hur två människor engagerar sig i en liknande uppgift. I detta syfte introducerar vi en ny representation kallad Interaktion Primitives. Interaktion primitiver bygger på ramen för dynamiska motor primitiva (DMP) genom att upprätthålla en fördelning över parametrarna för DMP. Med denna fördelning kan vi lära oss de inneboende sambanden mellan samarbetsaktiviteter som gör att vi kan dra slutsatsen partnerns beteende och delta i samarbetet. Vi kommer att tillhandahålla algoritmer för att synkronisera och anpassa beteendet hos människor och robotar under gemensamma fysiska aktiviteter.
Nyligen, interaktion uppgifter har diskuterats i en variation av motor primitiva som kallas interaktion primitiver REF, som upprätthåller en fördelning över DMP parametrar och synkroniserar fas med externa agenter (t.ex. Människor) genom dynamisk tidsförvrängning.
Interaction primitives for human-robot cooperation tasks
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}