論文の概要: Diversity-aware social robots meet people: beyond context-aware embodied
AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05372v1
- Date: Tue, 12 Jul 2022 08:06:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-13 15:08:10.599709
- Title: Diversity-aware social robots meet people: beyond context-aware embodied
AI
- Title(参考訳): 多様性に敏感な社会ロボットは人間と出会う―コンテキスト認識型AI以外にも
- Authors: Carmine Recchiuto, Antonio Sgorbissa
- Abstract要約: 本稿では「多様性を意識する」ロボットの概念を紹介し、多様性を意識したロボットを組み込むための計算モデルを開発する必要性について論じる。
この記事では、文化的に有能なロボットによる以前の経験から始まった、オントロジーとベイジアンネットワークに基づく技術的解決の可能性について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The article introduces the concept of "diversity-aware" robotics and
discusses the need to develop computational models to embed robots with
diversity-awareness: that is, robots capable of adapting and re-configuring
their behavior to recognize, respect, and value the uniqueness of the person
they interact with to promote inclusion regardless of their age, race, gender,
cognitive or physical capabilities, etc. Finally, the article discusses
possible technical solutions based on Ontologies and Bayesian Networks,
starting from previous experience with culturally competent robots.
- Abstract(参考訳): ロボットは、年齢、人種、性別、認知能力、身体能力などに関係なく、相互作用する人の独特さを認識し、尊重し、評価するために、自身の振る舞いを適応し、再構成することができる。
最後に,ontologies と bayesian network に基づく技術ソリューションの可能性について論じる。
関連論文リスト
- Singing the Body Electric: The Impact of Robot Embodiment on User
Expectations [7.408858358967414]
ユーザーはロボットのメンタルモデルを開発し、ロボットとどのような相互作用ができるかを概念化する。
概念化はしばしばロボットとの相互作用の前に形成され、ロボットの物理的デザインを観察することのみに基づいている。
本研究では,ロボットが持つ社会的・身体的能力に対して,ユーザがどのような期待を抱くかを予測するために,ロボットのマルチモーダル機能を利用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-13T04:42:48Z) - Proceeding of the 1st Workshop on Social Robots Personalisation At the
crossroads between engineering and humanities (CONCATENATE) [37.838596863193565]
本ワークショップは,ロボット工学におけるパーソナライゼーションに関する学際的な議論を提起することを目的としている。
異なる分野の研究者を集結させ、パーソナライズのためのガイドラインを提案することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T11:11:24Z) - World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental
Robotics: Frontiers and Challenges [51.92834011423463]
我々は世界モデルと予測符号化の2つの概念に焦点を当てる。
神経科学において、予測符号化は、脳がその入力を継続的に予測し、その環境における自身のダイナミクスと制御行動のモデル化に適応するように提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-14T06:38:14Z) - HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human
Demonstration [57.045140028275036]
本研究では,マイクロ進化的強化学習を用いて,操作スキルを人間からロボットに伝達可能であることを示す。
本稿では,ロボットの進化経路とポリシーを協調的に最適化する多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T15:56:13Z) - A Capability and Skill Model for Heterogeneous Autonomous Robots [69.50862982117127]
機能モデリングは、異なるマシンが提供する機能を意味的にモデル化するための有望なアプローチと考えられている。
この貢献は、製造から自律ロボットの分野への能力モデルの適用と拡張の仕方について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T10:13:55Z) - 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) - Spatial Computing and Intuitive Interaction: Bringing Mixed Reality and
Robotics Together [68.44697646919515]
本稿では,空間コンピューティングを応用し,新しいロボットのユースケースを実現するためのロボットシステムについて述べる。
空間コンピューティングとエゴセントリックな感覚を複合現実感デバイスに組み合わせることで、人間の行動をキャプチャして理解し、それらを空間的な意味を持つ行動に変換することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T10:04:26Z) - A Survey on Human-aware Robot Navigation [22.926878248788558]
本稿では,社会に適応したロボットのナビゲーションについて述べる。
研究分野に関する既存のソリューションのサーベイと、将来的な方向性の展望を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T10:09:25Z) - Neuroscience-inspired perception-action in robotics: applying active
inference for state estimation, control and self-perception [2.1067139116005595]
神経科学の発見が、ロボット工学における現在の推定と制御アルゴリズムを改善する機会をいかに開放するかについて議論する。
本稿では,実体プラットフォーム上でのこのような計算モデルの開発から得られた実験と教訓を要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-10T10:59:38Z) - From Learning to Relearning: A Framework for Diminishing Bias in Social
Robot Navigation [3.3511723893430476]
社会的ナビゲーションモデルは、差別や差別のような社会的不公平を複製し、促進し、増幅することができる。
提案するフレームワークは,安全性と快適性を考慮したソーシャルコンテキストを学習プロセスに組み込んだtextitlearningと,発生前に潜在的に有害な結果を検出し修正するtextitrelearningの2つのコンポーネントで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-07T17:42:35Z) - 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)
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。