面向轻度认知障碍老年人在严肃游戏场景中交互的社会辅助机器人自适应基于行为策略
机器人学
2023-05-03 v1 人机交互
摘要
重复性认知训练的单调特性可能导致老年人失去兴趣并退出训练。本研究引入一种自适应技术，使社会辅助机器人（SAR）能够在老年人进行认知训练严肃游戏时选择最合适的行为以维持其参与度。目标是开发一种基于强化学习来改变机器人行为的自适应策略，以鼓励用户保持参与。我们实现了一种强化学习算法，以确定机器人行为（包括言语与非言语交互）最有效的自适应策略。仿真结果表明，该学习算法实现了收敛，并为验证该策略的有效性提供了有前景的证据。
引用
@article{arxiv.2305.01492,
title = {An Adaptive Behaviour-Based Strategy for SARs interacting with Older Adults with MCI during a Serious Game Scenario},
author = {Eleonora Zedda and Marco Manca and Fabio Paterno and Carmen Santoro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01492},
year = {2023}
}