评估相似性度量以检验人机运动对应

人机交互研究的一个关键领域是解决人机对应问题，即当人与机器人具有不同的动力学和运动学结构时，机器人如何学习再现人的运动演示。评估这些对应问题的解决方案通常需要设计和使用定性调查，而定性调查的设计和实施耗时较长。此外，定性调查结果会因调查参与者群体的不同而有所变化。在本文中，我们提出使用异质时间序列相似性度量作为评估运动对应的定量指标，以补充这些定性调查。为了评估这些度量的适用性，我们开发了一个基于行为克隆的运动对应模型，并通过定性调查和定量指标对其进行评估。通过将得到的相似性得分与人工调查结果进行比较，我们识别出 Gromov 动态时间规整是一种有前景的用于评估运动对应的定量度量。