Methodology & Themen Mensch-Roboter-Interaktion: ein wachsendes Fachgebiet, Seite 103-108
Kerstin Dautenhahn
Zusammenfassung: Dieser Artikel beschreibt Herausforderungen der Mensch-Roboter-Interaktion, die eine sehr inter-und multidisziplinären Bereich ist. Themen, die in der aktuellen Forschung wichtig sind, in dieser lebendigen und wachsenden Bereich identifiziert und ausgewählt, um diese Arbeit relevanten Themen diskutiert.
Stichwort: Mensch-Roboter-Interaktion, Methoden, Interaction Studies
Self-Imitation und Umwelt Gerüste für Robot Lehre, Seite 109-124
Joe Saunders, Chrystopher L. Nehaniv, Kerstin Dautenhahn und Aris Alissandrakis
Abstract: Imitation Lernen und Lernen durch Beobachtung sind soziale Mechanismen, die einen Roboter zu Wissen erwerben können von einem Menschen oder einem anderen Roboter. Jedoch in der Lage sein, Fähigkeiten in diesem Weg der Roboter steht vor zahlreichen komplexen Fragen, von denen zu erhalten, ist die Suche nach Lösungen für die Korrespondenz Problem. Evolutionary Vorgänger zu beobachtenden Nachahmung gewesen sein Selbst-Nachahmung, wo ein Agent vermeidet die Komplexität der Korrespondenz Problem durch Lernen und Replikation Maßnahmen sie durch die Manipulation des Körpers erfahren. Wir untersuchen, wie eine Robotersteuerung und Lehre System mit Selbst-Nachahmung mit Bezug auf psychologische Modelle der motorischen Kontrolle und Ideen aus der sozialen Gerüst bei Tieren beobachtet gebaut werden kann. Innerhalb dieser Umgebungen eingerüstet Gruppen von Kompetenzen können durch den Bau von hierarchischen Staates gebaut werden / action-Speicher-Karten der Interaktion des Roboters in diesem Umfeld. Das Gerüst-Prozess stellt einen Mechanismus zu ermöglichen, zu lernen, skaliert werden. Das resultierende System kann ein Mensch Trainer, einen Roboter neue Fähigkeiten und Fertigkeiten vermitteln, dass der Roboter besitzen, können zu ändern. Darüber hinaus erlaubt das System der Roboter die Trainer zu informieren, wenn sie gelehrt wird Fähigkeiten, die es bereits in seinem Repertoire und den direkten und den Schwerpunkt ihrer Aufmerksamkeit und Sensor-Ressourcen auf relevante Teile der Geschicklichkeit ausgeführt wird. Wir argumentieren, dass diese Mechanismen ein erster Schritt auf dem Weg der Transformation von Selbst-Nachahmung zu beobachtenden Nachahmung werden kann. Das System ist validiert auf einem physischen Roboter, der Pionier gelehrt wird, mit Selbst-Nachahmung zu verfolgen, zu folgen und auf eine gemusterte Objekt.
Stichwort: Soziale Robotik, Imitation, Lehre, Memory-based learning, Gerüste
Aufgestellt Dialog und räumliche Organisation: Was, Wo und Warum ...?, Seite 125-138
Geert-Jan M. Kruijff, Hendrik Zender, Patric Jensfelt und Henrik I. Christensen
Abstract: Das Papier enthält eine HRI-Architektur für die Mensch-Mapping ergänzt, die auch umgesetzt und eine autonome mobile Roboter-Plattform getestet. Durch die Interaktion mit einem Menschen, kann der Roboter, der autonom erworben metrische Karte mit qualitativen Angaben über die Standorte und Objekte in der Umwelt zu vergrössern. Das System setzt verschiedene Strategien Interaktion beobachtet selbstständig durchgeführten Wizard-of-Oz-Studien. Das Papier beschreibt eine Ontologie-basierten Ansatz für mehrschichtige konzeptionelle räumliche Zuordnung, dass eine gemeinsame Grundlage für die Mensch-Roboter-Dialog zur Verfügung stellt. Dies ist durch die Kombination von erworbenen Kenntnisse mit den ureigenen konzeptionellen gesunden Wissen, um neues Wissen abzuleiten erreicht. Die Architektur schließt die Lücke zwischen den Reichen semantischen Repräsentation der Bedeutung von sprachlichen Äußerungen auf der einen Seite und der Roboter internen Sensor-basierte Welt ausgedrückt Darstellung auf der anderen Seite. Es ist also möglich, Verweise auf räumliche Bereiche, in ein aufgestelltes Einrichtung eines Dialogs zwischen Mensch und Roboter über ihre Umwelt. Die daraus resultierenden konzeptionellen Beschreibungen stellen qualitative Wissen über Standorte in der Umgebung, dienen als Grundlage für eine Vorstellung von Situationsanalysen können.
Stichwort: Mensch-Roboter-Interaktion, Conceptual Spatial Mapping, liegt Dialog
Ein Monokular Pointing Pose Estimator für gestischen Instruction eines mobilen Roboters, Seite 139-150
Jan Richarz, Andrea Scheidig, Christian Martin, Steffen Müller und Horst-Michael Gross
Zusammenfassung: Wir präsentieren ein wichtiger Aspekt unseres Mensch-Roboter-Kommunikations-Schnittstelle, die in Zusammenhang mit unserer langfristigen Forschungs-Rahmenprogramm PERSES Umgang mit hoch-interaktive mobile Begleiter Roboter entwickelt wird. Basierend auf einer multi-modale Menschen Erkennung und Tracking-System, stellen wir eine hierarchische neuronale Architektur, die eine Zielpunkt auf den Boden Schätzungen zufolge durch einen Hinweis darstellen, so dass ein Benutzer eines mobilen Roboters zu einem bestimmten Ziel-Position in seiner lokalen Umgebung navigieren durch den Hinweis. In diesem Zusammenhang waren wir besonders in der Feststellung, ob es möglich ist, ein solches Ziel nur mit Punkt-Schätzer monokularen Bilder von Low-Cost-Kameras zu erreichen interessiert. Der Schätzer wurde implementiert und experimentell über unsere mobilen Roboter-Assistent HOROS untersucht. Obwohl nur monokulare Bilddaten von relativ schlechter Qualität verwendet wurden, leistet die Schätzer eine gute Schätzung Leistung, die Erreichung einer Genauigkeit besser als die eines menschlichen Betrachter auf die gleichen Daten. Die erzielten Ergebnisse zeigen die Anerkennung, dass es tatsächlich möglich, einen Benutzer zu realisieren ist unabhängig Hinweis Richtung Schätzung mit monokularen nur Bilder, aber weitere Anstrengungen notwendig sind, um die Robustheit dieses Ansatzes für die tägliche Anwendung zu verbessern.
Stichwort: Mensch-Roboter-Interaktion, Mensch-Maschine-Schnittstellen, Gestenerkennung, Robotik
Special: Human - Roboter-Interaktion
Guest Editorial
Kerstin Dautenhahn & Chrystopher L. Nehaniv
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