論文の概要: Affect-Driven Modelling of Robot Personality for Collaborative Human-Robot Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07221v2
• Date: Fri, 25 Feb 2022 11:09:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 14:04:34.246491
• Title: Affect-Driven Modelling of Robot Personality for Collaborative Human-Robot Interactions
• Title（参考訳）: 協調型人間-ロボットインタラクションにおけるロボット個性のモデル化
• Authors: Nikhil Churamani and Pablo Barros and Hatice Gunes and Stefan Wermter
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.40684407420441
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative interactions require social robots to adapt to the dynamics of human affective behaviour. Yet, current approaches for affective behaviour generation in robots focus on instantaneous perception to generate a one-to-one mapping between observed human expressions and static robot actions. In this paper, we propose a novel framework for personality-driven behaviour generation in social robots. The framework consists of (i) a hybrid neural model for evaluating facial expressions and speech, forming intrinsic affective representations in the robot, (ii) an Affective Core, that employs self-organising neural models to embed robot personality traits like patience and emotional actuation, and (iii) a Reinforcement Learning model that uses the robot's affective appraisal to learn interaction behaviour. For evaluation, we conduct a user study (n = 31) where the NICO robot acts as a proposer in the Ultimatum Game. The effect of robot personality on its negotiation strategy is witnessed by participants, who rank a patient robot with high emotional actuation higher on persistence, while an inert and impatient robot higher on its generosity and altruistic behaviour.
• Abstract（参考訳）: 協調的な相互作用は、人間の感情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。 しかし、ロボットの感情行動生成に対する現在のアプローチは、観察された人間の表情と静的ロボット動作の1対1マッピングを生成するために、瞬間的な知覚に焦点を当てている。 本稿では,ソーシャルロボットにおけるパーソナリティ駆動行動生成のための新しい枠組みを提案する。 フレームワークは、 (i)表情と発話を評価し、ロボットに内在する情緒表現を形成するハイブリッドニューラルモデル (II)自己組織型ニューラルモデルを用いて忍耐力や情緒運動といったロボットの性格特性を組み込むAffective Core (iii)ロボットの感情評価を用いてインタラクション動作を学習する強化学習モデル。 評価のために,nicoロボットが最後通しゲームにおいて提案者として機能するユーザスタディ(n = 31)を行う。 ロボットのパーソナリティが交渉戦略に及ぼす影響は、患者ロボットの持続性が高く、不活性で経験の浅いロボットがその寛大さと利他的行動に影響を及ぼすのに対して、被験者が目撃する。

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