基于耦合动力系统的人-人及人-机交互中运动共振的学习
机器人学
2019-05-13 v1
摘要
人类交互涉及非常复杂的非语言沟通技能，例如理解他人的目标与动作并相应地协调自身动作。神经科学将这一机制称为运动共振，意指观察他人动作与感官体验时，观察者的大脑会被激活，仿佛其自身正在执行相同动作并拥有相同体验。我们分析并建模了两名人类在交互并执行交接动作时所交换的非语言线索（手臂运动）。本文的贡献如下：（i）利用记录的运动数据，描述交互情境中每位行动者动作行为的计算模型；（ii）通过耦合两位行动者的手臂运动，捕捉物体交接动作中“给予者”与“接收者”行为的计算模型；（iii）将这些模型嵌入 iCub 机器人中，用于动作执行与识别。我们的结果表明：（i）机器人能够解读人类手臂运动并识别交接动作；（ii）以“类人”方式行为以接收所识别交接动作中的物体。
引用
@article{arxiv.1905.04072,
title = {Learning Motor Resonance in Human-Human and Human-Robot Interaction with Coupled Dynamical System},
author = {Nuno Ferreira Duarte and Mirko Raković and José Santos-Victor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04072},
year = {2019}
}
备注
7 pages, 6 figures