論文の概要: A ROS Architecture for Personalised HRI with a Bartender Social Robot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06631v2
- Date: Tue, 15 Mar 2022 06:20:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-16 12:14:44.878927
- Title: A ROS Architecture for Personalised HRI with a Bartender Social Robot
- Title(参考訳): バーテンダー型社会ロボットを用いた個人化HRIのためのROSアーキテクチャ
- Authors: Alessandra Rossi, Maria Di Maro, Antonio Origlia, Agostino Palmiero
and Silvia Rossi
- Abstract要約: BRILLOプロジェクトの目的は、自律的なロボットバーテンダーを作ることだ。
本稿では、異なる社会信号の処理を管理する知覚層と、多人数インタラクションを処理する意思決定層と、腕と顔からなる複雑なロボットの動作を制御する実行層を統合した3層ROSアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 61.843727637976045
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: BRILLO (Bartending Robot for Interactive Long-Lasting Operations) project has
the overall goal of creating an autonomous robotic bartender that can interact
with customers while accomplishing its bartending tasks. In such a scenario,
people's novelty effect connected to the use of an attractive technology is
destined to wear off and, consequently, it negatively affects the success of
the service robotics application. For this reason, providing personalised
natural interaction while accessing its services is of paramount importance for
increasing users' engagement and, consequently, their loyalty. In this paper,
we present the developed three-layers ROS architecture integrating a perception
layer managing the processing of different social signals, a decision-making
layer for handling multi-party interactions, and an execution layer controlling
the behaviour of a complex robot composed of arms and a face. Finally, user
modelling through a beliefs layer allows for personalised interaction.
- Abstract(参考訳): brillo(interactive long-lasting operations用バーテンダーロボット)プロジェクトは、バーテンダータスクを完了しながら顧客と対話できる自律的なバーテンダーを作ることを目標としている。
このようなシナリオでは、魅力的な技術の使用に関連している人々のノベルティ効果は、摩耗する運命にあり、その結果、サービスロボティクスアプリケーションの成功に悪影響を及ぼす。
そのため、サービスにアクセスしながらパーソナライズされた自然なインタラクションを提供することは、ユーザのエンゲージメントを高め、その結果、彼らの忠誠心を高める上で最重要となる。
本稿では,異なる社会的信号の処理を管理する知覚層,多人数インタラクションを処理する意思決定層,腕と顔からなる複合ロボットの動作を制御する実行層を統合した3層rosアーキテクチャを提案する。
最後に、信条層を通じたユーザモデリングは、個人化されたインタラクションを可能にする。
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