Fugu-MT 論文翻訳(概要): A MultiModal Social Robot Toward Personalized Emotion Interaction

論文の概要: A MultiModal Social Robot Toward Personalized Emotion Interaction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05186v1
Date: Fri, 8 Oct 2021 00:35:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-12 18:51:09.011689
Title: A MultiModal Social Robot Toward Personalized Emotion Interaction
Title（参考訳）: パーソナライズされた感情インタラクションを目指したマルチモーダルソーシャルロボット
Authors: Baijun Xie and Chung Hyuk Park
Abstract要約: 本研究では,ロボットインタラクションポリシーを強化するために,強化学習を伴うマルチモーダルヒューマンロボットインタラクション(HRI)フレームワークを実証する。目標は、ロボットがより自然で魅力的なHRIフレームワークを作れるように、このフレームワークを社会シナリオに適用することだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Human emotions are expressed through multiple modalities, including verbal and non-verbal information. Moreover, the affective states of human users can be the indicator for the level of engagement and successful interaction, suitable for the robot to use as a rewarding factor to optimize robotic behaviors through interaction. This study demonstrates a multimodal human-robot interaction (HRI) framework with reinforcement learning to enhance the robotic interaction policy and personalize emotional interaction for a human user. The goal is to apply this framework in social scenarios that can let the robots generate a more natural and engaging HRI framework.
Abstract（参考訳）: 人間の感情は、言語情報や非言語情報を含む複数のモダリティを通して表現される。さらに、人間のユーザの感情状態は、ロボットが相互作用を通じてロボットの動作を最適化する報酬要因として使うのに適した、エンゲージメントのレベルと良好な相互作用の指標となる。本研究では,ロボットインタラクションポリシーを強化し,人間の感情的インタラクションをパーソナライズするために,強化学習を伴うマルチモーダルヒューマンロボットインタラクション(HRI)フレームワークを実証する。目標は、ロボットがより自然で魅力的なHRIフレームワークを作れるように、このフレームワークを社会シナリオに適用することだ。

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