用于识别与理解隐性求助需求并合成辅助动作的常识推理
人工智能
2022-02-24 v1 计算与语言
计算机视觉与模式识别
人机交互
神经与进化计算
摘要
人-机器人交互（HRI）是服务机器人学中一个新兴的子领域。尽管大多数现有方法依赖显式信号（即语音、手势）来交互，当前文献缺乏解决用户隐性需求的方案。在本文中，我们提出一种架构以（a）检测用户隐性求助需求，以及（b）在无先验学习的情况下生成一组辅助动作。任务（a）将使用最先进的场景图生成方案并结合常识知识来完成；而任务（b）将利用额外的常识知识以及对图结构的情感分析来完成。最后，我们使用既定基准（如ActionGenome数据集）以及人体实验来提出对我们方案的评估。我们方法的主要动机是将感知-决策-行动回路嵌入单一架构中。
引用
@article{arxiv.2202.11337,
title = {Commonsense Reasoning for Identifying and Understanding the Implicit Need of Help and Synthesizing Assistive Actions},
author = {Maëlic Neau and Paulo Santos and Anne-Gwenn Bosser and Nathan Beu and Cédric Buche},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11337},
year = {2022}
}