論文の概要: Data-driven architecture to encode information in the kinematics of
robots and artificial avatars
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06557v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 10:00:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-12 19:30:17.740351
- Title: Data-driven architecture to encode information in the kinematics of
robots and artificial avatars
- Title(参考訳): ロボットと人工アバターのキネマティクスにおける情報符号化のためのデータ駆動アーキテクチャ
- Authors: Francesco De Lellis, Marco Coraggio, Nathan C. Foster, Riccardo Villa,
Cristina Becchio, Mario di Bernardo
- Abstract要約: ロボットと人工アバターのキネマティクスを変更するためのデータ駆動制御アーキテクチャを提案する。
我々は、人間の操作者によって駆動されるアバターの動きにおける感情の有無などの特定の情報を符号化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9728436272434581
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present a data-driven control architecture for modifying the kinematics of
robots and artificial avatars to encode specific information such as the
presence or not of an emotion in the movements of an avatar or robot driven by
a human operator. We validate our approach on an experimental dataset obtained
during the reach-to-grasp phase of a pick-and-place task.
- Abstract(参考訳): 本稿では,人間の操作者によって駆動されるアバターやロボットの動きにおける感情の有無などの特定の情報をエンコードするために,ロボットや人工アバターのキネマティックスを変更するデータ駆動制御アーキテクチャを提案する。
我々は,ピック・アンド・プレースタスクのリーチ・ツー・グラップフェーズで得られた実験データセット上でのアプローチを検証する。
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