Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Study on Social Robot Behavior in Group Conversation

論文の概要: A Study on Social Robot Behavior in Group Conversation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12473v1
Date: Tue, 19 Dec 2023 10:24:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-21 18:26:08.915096
Title: A Study on Social Robot Behavior in Group Conversation
Title（参考訳）: グループ会話における社会ロボットの行動に関する研究
Authors: Tung Nguyen and Eric Nichols and Randy Gomez
Abstract要約: 本稿では,グループ設定における会話を管理するソーシャルロボットの課題について検討する。グループ設定では、会話のダイナミクスは従来の1対1の会話よりもずっと複雑です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.310598512420954
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recently, research in human-robot interaction began to consider a robot's influence at the group level. Despite the recent growth in research investigating the effects of robots within groups of people, our overall understanding of what happens when robots are placed within groups or teams of people is still limited. This paper investigates several key problems for soci robots that manage conversations in a group setting, where the number of participants is more than two. In a group setting, the conversation dynamics are a lot more complicated than the conventional one-to-one conversation, thus, there are more challenges need to be solved.
Abstract（参考訳）: 近年,人間とロボットの相互作用に関する研究が,グループレベルでロボットの影響を考察し始めた。グループ内のロボットの影響を調査する研究が最近増えているにもかかわらず、ロボットがグループや人々のチームに配置されたときに起こることの全体的な理解はまだ限られている。本稿では,グループで会話を管理するsociロボットにおいて,参加者が2人以上いる場合の課題について検討する。グループ設定では、会話のダイナミクスは従来の1対1の会話よりもはるかに複雑であるため、解決すべき課題はもっと多い。

関連論文リスト

A Retrospective on the Robot Air Hockey Challenge: Benchmarking Robust, Reliable, and Safe Learning Techniques for Real-world Robotics [53.33976793493801]
私たちは、NeurIPS 2023カンファレンスでRobot Air Hockey Challengeを組織しました。我々は、シム・トゥ・リアルギャップ、低レベルの制御問題、安全性問題、リアルタイム要件、実世界のデータの限られた可用性など、ロボット工学における実践的な課題に焦点を当てる。その結果、学習に基づくアプローチと事前知識を組み合わせたソリューションは、実際のデプロイメントが困難である場合にデータのみに依存するソリューションよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-08T17:20:47Z)
Moderating Group Conversation Dynamics with Social Robots [0.0]
研究には300人の参加者が参加し、4人グループに分かれ、モデレーターとして機能するヒューマノイドロボットと対話した。ロボットは会話データを利用して、最も適切な話者を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-31T20:29:20Z)
Commonsense Reasoning for Legged Robot Adaptation with Vision-Language Models [81.55156507635286]
脚のついたロボットは、様々な環境をナビゲートし、幅広い障害を克服することができる。現在の学習手法は、人間の監督を伴わずに、予期せぬ状況の長い尾への一般化に苦慮することが多い。本稿では,VLM-Predictive Control (VLM-PC) というシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-02T21:00:30Z)
Socially Pertinent Robots in Gerontological Healthcare [78.35311825198136]
本論文は,パリの保育所における患者と同伴者による2つの実験を通じて,社会的・対話的相互作用能力を備えたフルサイズのヒューマノイドロボットを用いて,この疑問に部分的に答えようとする試みである。特に、ロボットの知覚とアクションスキルが環境の雑多さに対して堅牢であり、さまざまなインタラクションを扱うために柔軟である場合、ユーザーはこの技術を受け入れる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-11T08:43:37Z)
Dialogue with Robots: Proposals for Broadening Participation and Research in the SLIVAR Community [57.56212633174706]
自然言語を使って機械と対話する能力は一般的なものになりつつあるが、期待されている。本稿では,ロボットとの音声対話のこの成長分野の最近の歴史を詳述する。私たちはコミュニティに3つの提案を提供しています。ひとつは教育、もうひとつはベンチマーク、もうひとつはロボットとの会話に関する言語モデリングです。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-01T15:03:27Z)
Human Reactions to Incorrect Answers from Robots [0.0]
この研究は、ロボットの故障に対する人間の反応によって、信頼力学とシステム設計がどう影響するかを体系的に研究した。その結果、ロボット技術に対する参加者の信頼は、ロボットが誤りや限界を認識したときに著しく増大した。この研究は人間とロボットの相互作用の科学を進歩させ、ロボット技術の普及を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-21T11:00:11Z)
Asch Meets HRI: Human Conformity to Robot Groups [0.9350546589421261]
本稿では,産業ロボットの文脈におけるグループダイナミクスとピアプレッシャの探索を目的とした研究概要について述べる。我々は,産業ロボットの文脈におけるグループサイズ,ロボットの信頼性,心理的ストレス,およびピアプレッシャーの影響を明らかにすることに興味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-25T11:14:24Z)
A proxemics game between festival visitors and an industrial robot [1.2599533416395767]
人間ロボットチームのコラボレーションパートナーの非言語的行動は、ヒューマンインタラクションパートナーの体験に影響を及ぼす。 Ars Electronica 2020 Festival for Art, Technology and Society(オーストリア、リンツ)では,産業用ロボットとの対話を招待した。本研究では,ロボットと対話する人間の一般的な非言語行動と,聴衆の非言語行動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-28T13:26:00Z)
Semantics for Robotic Mapping, Perception and Interaction: A Survey [93.93587844202534]
理解の研究は、ロボットに世界が何を意味するのかを決定する。人間とロボットが同じ世界で活動するようになるにつれ、人間とロボットの相互作用の展望も意味論をもたらす。ニーズや、トレーニングデータや計算リソースの可用性向上などによって駆動されるセマンティックスは、ロボティクスにおける急速に成長している研究領域である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-02T12:34:39Z)
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)
Supportive Actions for Manipulation in Human-Robot Coworker Teams [15.978389978586414]
我々は、将来の干渉を減らすことで相互作用を支援する行動を、支援ロボット行動と表現する。 1)タスク指向: ロボットは自身のタスク目標をさらに進めるためにのみ行動を取るし、(2)支援的: ロボットはタスク指向のタスクよりも支援的行動を好む。シミュレーション実験では, 人体モデルを用いて, エージェント間の干渉を軽減し, 作業の完了に要する時間が長いことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-02T09:37:10Z)

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。