論文の概要: Sensorimotor representation learning for an "active self" in robots: A
model survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12860v2
- Date: Tue, 12 Jan 2021 14:03:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 03:21:12.670165
- Title: Sensorimotor representation learning for an "active self" in robots: A
model survey
- Title（参考訳）: ロボットにおける「能動的自己」のための感覚運動表現学習--モデル調査
- Authors: Phuong D.H. Nguyen, Yasmin Kim Georgie, Ezgi Kayhan, Manfred Eppe,
Verena Vanessa Hafner, and Stefan Wermter
- Abstract要約: 人間では、これらの能力は宇宙で私たちの身体を知覚する能力と関連していると考えられている。
本稿では,これらの能力の発達過程について概説する。
人工エージェントにおける自己感覚の出現を可能にする理論計算フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.649413494649293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Safe human-robot interactions require robots to be able to learn how to
behave appropriately in \sout{humans' world} \rev{spaces populated by people}
and thus to cope with the challenges posed by our dynamic and unstructured
environment, rather than being provided a rigid set of rules for operations. In
humans, these capabilities are thought to be related to our ability to perceive
our body in space, sensing the location of our limbs during movement, being
aware of other objects and agents, and controlling our body parts to interact
with them intentionally. Toward the next generation of robots with bio-inspired
capacities, in this paper, we first review the developmental processes of
underlying mechanisms of these abilities: The sensory representations of body
schema, peripersonal space, and the active self in humans. Second, we provide a
survey of robotics models of these sensory representations and robotics models
of the self; and we compare these models with the human counterparts. Finally,
we analyse what is missing from these robotics models and propose a theoretical
computational framework, which aims to allow the emergence of the sense of self
in artificial agents by developing sensory representations through
self-exploration.
- Abstract（参考訳）: 安全な人間とロボットの相互作用は、ロボットが「人間」の世界で適切に振る舞う方法を学ばなければならないため、操作のための厳格なルールを提供するのではなく、動的で非構造的な環境によって引き起こされる課題に対処する必要がある。
人間では、これらの能力は私たちの身体を宇宙で知覚し、運動中の手足の位置を感知し、他の物体やエージェントを認識し、身体の一部が故意に相互作用するように制御する能力と関係していると考えられている。
バイオインスパイアされた能力を持つ次世代ロボットについて,まず,身体スキーマの感覚表現,対人空間,人間の活動的自己など,これらの能力の根底にあるメカニズムの発達過程を概観する。
第二に、これらの感覚表現のロボットモデルと自己のロボットモデルについての調査を行い、これらのモデルを人間モデルと比較する。
最後に,これらのロボットモデルに欠けているものを解析し,自己爆発による感覚表現を発達させることにより,人工エージェントにおける自己感覚の出現を可能にするための理論的計算枠組みを提案する。
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