論文の概要: Human Perception of Intrinsically Motivated Autonomy in Human-Robot
Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05936v4
- Date: Mon, 29 Nov 2021 14:41:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 04:50:29.838362
- Title: Human Perception of Intrinsically Motivated Autonomy in Human-Robot
Interaction
- Title(参考訳): 人間とロボットの相互作用における内在的動機付け自律性の人間知覚
- Authors: Marcus M. Scheunemann, Christoph Salge, Daniel Polani, Kerstin
Dautenhahn
- Abstract要約: 人間に生息する環境でロボットを使用する場合の課題は、人間同士の相互作用によって引き起こされる摂動に対して、魅力的だが堅牢な振る舞いを設計することである。
我々のアイデアは、ロボットに本質的なモチベーション(IM)を持たせることで、新しい状況に対処し、人間以外の真の社会的存在として現れるようにすることです。
本稿では、自律的に生成された振る舞いを相互に比較できる「ロボット学者」による研究設計について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.485182034310304
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A challenge in using robots in human-inhabited environments is to design
behavior that is engaging, yet robust to the perturbations induced by human
interaction. Our idea is to imbue the robot with intrinsic motivation (IM) so
that it can handle new situations and appears as a genuine social other to
humans and thus be of more interest to a human interaction partner. Human-robot
interaction (HRI) experiments mainly focus on scripted or teleoperated robots,
that mimic characteristics such as IM to control isolated behavior factors.
This article presents a "robotologist" study design that allows comparing
autonomously generated behaviors with each other, and, for the first time,
evaluates the human perception of IM-based generated behavior in robots. We
conducted a within-subjects user study (N=24) where participants interacted
with a fully autonomous Sphero BB8 robot with different behavioral regimes: one
realizing an adaptive, intrinsically motivated behavior and the other being
reactive, but not adaptive. The robot and its behaviors are intentionally kept
minimal to concentrate on the effect induced by IM. A quantitative analysis of
post-interaction questionnaires showed a significantly higher perception of the
dimension "Warmth" compared to the reactive baseline behavior. Warmth is
considered a primary dimension for social attitude formation in human social
cognition. A human perceived as warm (friendly, trustworthy) experiences more
positive social interactions.
- Abstract(参考訳): 人間の住む環境でロボットを使う場合の課題は、人間同士の相互作用によって引き起こされる摂動に頑健な行動を設計することである。
我々の考えは、ロボットに本質的なモチベーション(IM)を持たせることで、新しい状況に対処し、人間以外の真の社会的存在として現れ、人間同士の相互作用パートナーにとってより興味を持つようにすることだ。
HRI(Human-robot Interaction)実験は、主にスクリプト化された、あるいは遠隔操作されたロボットに焦点を当て、IMなどの特徴を模倣して独立した行動要因を制御する。
本稿では、自律的に生成された振る舞いを相互に比較できる「ロボット学者」による研究デザインを提案し、ロボットにおけるIMに基づく行動の人間の知覚を初めて評価する。
本研究は,完全自律型Sphero BB8ロボットを用いて,適応的,本質的に動機づけられた動作を実現し,また,適応的でない動作を実現するための内的ユーザスタディ(N=24)を行った。
ロボットとその行動は、IMによって引き起こされる影響に集中するために、最小限に維持される。
反応後アンケートの定量的解析では, 反応基準行動と比較して, 次元「ワルムス」の知覚が有意に高かった。
温暖化は人間の社会的認知における社会的態度形成の主要因と考えられている。
温かい(友好的で信頼に値する)人間はよりポジティブな社会的相互作用を経験する。
関連論文リスト
- ReGenNet: Towards Human Action-Reaction Synthesis [87.57721371471536]
我々は、人間と人間の相互作用の非対称、動的、同期、および詳細な性質を分析する。
本研究では,人間の行動に条件付けされた人間の反応を生成するための,最初のマルチセットヒト行動反応ベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T15:33:06Z) - Robot Interaction Behavior Generation based on Social Motion Forecasting for Human-Robot Interaction [9.806227900768926]
本稿では,共有ロボット表現空間における社会的動き予測のモデル化を提案する。
ECHOは上記の共有空間で活動し、社会的シナリオで遭遇したエージェントの将来の動きを予測する。
我々は,多対人動作予測タスクにおけるモデルの評価を行い,最先端の性能を大きなマージンで獲得する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T11:37:14Z) - Real-time Addressee Estimation: Deployment of a Deep-Learning Model on
the iCub Robot [52.277579221741746]
住所推定は、社会ロボットが人間とスムーズに対話するために必要なスキルである。
人間の知覚スキルにインスパイアされたディープラーニングモデルは、iCubロボットに設計、訓練、デプロイされる。
本研究では,人間-ロボットのリアルタイムインタラクションにおいて,そのような実装の手順とモデルの性能について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T13:01:21Z) - Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots [119.55240471433302]
Habitat 3.0は、家庭環境における協調ロボットタスクを研究するためのシミュレーションプラットフォームである。
複雑な変形可能な体と外観と運動の多様性をモデル化する際の課題に対処する。
Human-in-the-loopインフラストラクチャは、マウス/キーボードまたはVRインターフェースを介してシミュレーションされたロボットとの実際のヒューマンインタラクションを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T17:29:17Z) - SACSoN: Scalable Autonomous Control for Social Navigation [62.59274275261392]
我々は、社会的に邪魔にならないナビゲーションのための政策の訓練方法を開発した。
この反事実的摂動を最小化することにより、共有空間における人間の自然な振る舞いを変えない方法でロボットに行動を促すことができる。
屋内移動ロボットが人間の傍観者と対話する大規模なデータセットを収集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T19:07:52Z) - Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T09:21:39Z) - Controlling the Sense of Agency in Dyadic Robot Interaction: An Active
Inference Approach [6.421670116083633]
変形型繰り返しニューラルネットワークモデルを用いて,ロボットのダイアディック模倣相互作用を検討する。
トレーニング中の自由エネルギーを最小化する複雑性項の制御が,ネットワークの動的特性をいかに決定するかを検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-03T02:38:09Z) - Affect-Driven Modelling of Robot Personality for Collaborative
Human-Robot Interactions [16.40684407420441]
協調的な相互作用は、人間の感情的行動のダイナミクスに適応するために社会ロボットを必要とする。
社会ロボットにおける人格駆動行動生成のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-14T16:34:14Z) - Warmth and Competence to Predict Human Preference of Robot Behavior in
Physical Human-Robot Interaction [0.8594140167290099]
社会的認知は、ウォームスとコンピテンスの次元が、他の人間を特徴づける中心的かつ普遍的な次元であると仮定する。
The Robotic Social Attribute Scale (RoSAS)は、HRIに適した寸法の項目を提案し、視覚的観察研究で検証した。
我々は、すべてのRoSASおよびGodspeed次元の中で、ウォームスとコンピテンスが、異なるロボット行動間の人間の嗜好の最も重要な予測因子であることを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-13T10:19:47Z) - Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot
Collaborative Tasks [83.37025218216888]
本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。
ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。
その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-24T23:35:03Z) - Towards hybrid primary intersubjectivity: a neural robotics library for
human science [4.232614032390374]
主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観的主観
本研究では,人-ロボットインタラクション実験のためのオープンソース手法であるテクスチュラルロボティクスライブラリ(NRL)を提案する。
人-ロボット間(ハイブリッド)が人間の科学研究に寄与する方法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-29T11:35:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。