論文の概要: e-Inu: Simulating A Quadruped Robot With Emotional Sentience
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00964v1
- Date: Tue, 3 Jan 2023 06:28:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 15:33:45.535331
- Title: e-Inu: Simulating A Quadruped Robot With Emotional Sentience
- Title（参考訳）: e-inu:感情感覚で四足ロボットをシミュレートする
- Authors: Abhiruph Chakravarty, Jatin Karthik Tripathy, Sibi Chakkaravarthy S,
Aswani Kumar Cherukuri, S. Anitha, Firuz Kamalov, Annapurna Jonnalagadda
- Abstract要約: 本稿では,人間の感情を検知・理解できるロボットの理解と仮想シミュレーションについて論じる。
我々は、強化学習とソフトウェア工学の概念を組み合わせて、感情を理解できる四足歩行ロボットをシミュレートする。
ビデオ感情検出システムは、99.66%の精度で、ほぼ芸術の状況に匹敵する結果を生み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.15623340386296
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Quadruped robots are currently used in industrial robotics as mechanical aid
to automate several routine tasks. However, presently, the usage of such a
robot in a domestic setting is still very much a part of the research. This
paper discusses the understanding and virtual simulation of such a robot
capable of detecting and understanding human emotions, generating its gait, and
responding via sounds and expression on a screen. To this end, we use a
combination of reinforcement learning and software engineering concepts to
simulate a quadruped robot that can understand emotions, navigate through
various terrains and detect sound sources, and respond to emotions using
audio-visual feedback. This paper aims to establish the framework of simulating
a quadruped robot that is emotionally intelligent and can primarily respond to
audio-visual stimuli using motor or audio response. The emotion detection from
the speech was not as performant as ERANNs or Zeta Policy learning, still
managing an accuracy of 63.5%. The video emotion detection system produced
results that are almost at par with the state of the art, with an accuracy of
99.66%. Due to its "on-policy" learning process, the PPO algorithm was
extremely rapid to learn, allowing the simulated dog to demonstrate a
remarkably seamless gait across the different cadences and variations. This
enabled the quadruped robot to respond to generated stimuli, allowing us to
conclude that it functions as predicted and satisfies the aim of this work.
- Abstract（参考訳）: 四足ロボットは現在、いくつかのルーチンタスクを自動化する機械補助として産業用ロボットで使用されている。
しかし、現在、家庭環境におけるそのようなロボットの使用は研究の一部となっている。
本稿では,人間の感情の検出と理解,歩行の生成,画面上の音と表情による応答が可能なロボットの理解と仮想シミュレーションについて述べる。
この目的のために、強化学習とソフトウェア工学の概念を組み合わせることで、感情を理解し、様々な地形をナビゲートし、音源を検出し、音声視覚フィードバックを用いて感情に反応する四足歩行ロボットをシミュレートする。
本稿では、感情的に知性があり、主に運動や音声による視覚刺激に反応できる四足歩行ロボットのシミュレーションの枠組みを確立することを目的とする。
音声からの感情検出は、 eranns や zeta policy learning ほど高性能ではなく、63.5%の精度を維持していた。
ビデオ感情検出システムは、精度99.66%の精度で、芸術の水準にほぼ匹敵する結果を生み出した。
の学習プロセスのため、PPOアルゴリズムは非常に高速に学習でき、シミュレートされた犬は異なるケイデンスやバリエーションに対して驚くほどシームレスな歩行を見せることができた。
これにより、四足歩行ロボットは生成された刺激に反応し、予測通りに機能し、この作業の目的を満たすと結論付けることができる。
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