基于自由能原理的人-机器人触觉交互
机器人学
2024-10-15 v1 人机交互
摘要
本研究使用一种称为 PV-RNN、基于自由能原理的变分循环神经网络模型，考察了可能的人-机器人触觉交互。我们先前使用 PV-RNN 的机器人研究表明，自上而下的期望与自下而上的推断之间的交互性质受到一个名为元先验的参数的强烈影响，该参数调节自由能中的复杂度项。本研究还比较了由人类实验者诱导已训练转移时与诱导未训练转移时所产生的反作用力。我们的实验结果表明：(1) 当 设为较大/较小值时，人类实验者需要更多/更少力来诱导已训练转移；(2) 当人类实验者试图诱导未训练而非已训练的运动模式转移时，需要对机器人施加更多力。我们对身体交互期间 PV-RNN 中本质变量与数值的时间演化分析，阐明了人类实验者与机器人之间动作意图的鸿沟如何作为两者间的反作用力显现的机制。
引用
@article{arxiv.2303.15213,
title = {Human-Robot Kinaesthetic Interaction Based on Free Energy Principle},
author = {Hiroki Sawada and Wataru Ohata and Jun Tani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15213},
year = {2024}
}
备注
12 pages, 8 figures, journal paper