iCub：利用人类奖励学习情感表达
机器人学
2020-03-31 v1 人机交互
摘要
本研究的目的是利用奖励塑造机制为人工智能体学习情感表达表征。该方法受 TAMER 框架启发，训练一个多层感知机（MLP）以在人-机器人交互场景中让 iCub 机器人学会表达不同情感。机器人结合使用卷积神经网络（CNN）与自组织映射（SOM）来识别一种情感，然后利用 MLP 学习表达该情感。其目标是教会机器人对用户所感知到的情感作出恰当回应，并学习如何表达不同情感。
引用
@article{arxiv.2003.13483,
title = {iCub: Learning Emotion Expressions using Human Reward},
author = {Nikhil Churamani and Francisco Cruz and Sascha Griffiths and Pablo Barros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.13483},
year = {2020}
}
备注
Published in the Workshop on Bio-inspired Social Robot Learning in Home Scenarios, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Daejeon, Korea (2016)