DAC-h3：一种用于获取和表达关于世界与自我的知识的主动式机器人认知架构
人工智能
2021-01-25 v2 机器人学
摘要
本文介绍了一种用于人形机器人的认知架构，以参与对其环境的主动、混合主动的探索和操作，其中主动权可来自人类和机器人双方。该框架基于生物学基础的脑与心智理论，集成了反应式交互引擎、若干最先进的感知与运动学习算法，以及规划能力和自传体记忆。该架构整体驱动机器人行为以解决符号接地问题、获取语言能力、执行面向目标的行为，并表达其自身在世界中经验的言语叙事。我们在与iCub人形机器人的人机交互实验中验证了我们的方法，表明所提出的认知架构可在真实场景中实时应用，并且可被非专业用户使用。
引用
@article{arxiv.1706.03661,
title = {DAC-h3: A Proactive Robot Cognitive Architecture to Acquire and Express Knowledge About the World and the Self},
author = {Clément Moulin-Frier and Tobias Fischer and Maxime Petit and Grégoire Pointeau and Jordi-Ysard Puigbo and Ugo Pattacini and Sock Ching Low and Daniel Camilleri and Phuong Nguyen and Matej Hoffmann and Hyung Jin Chang and Martina Zambelli and Anne-Laure Mealier and Andreas Damianou and Giorgio Metta and Tony J. Prescott and Yiannis Demiris and Peter Ford Dominey and Paul F. M. J. Verschure},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.03661},
year = {2021}
}
备注
Preprint version; final version available at http://ieeexplore.ieee.org/ IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (Accepted) DOI: 10.1109/TCDS.2017.2754143