基于转移熵的社会线索检测与分析

近距离与人协作的机器人需要理解并运用社会线索，以在社会可接受的方式下行动。社会线索是人与人之间一种形式的交流（即信息流）。本文引入了一个框架，用于检测并分析一类可感知的、非语言且片段性的社会线索，以及相关的信息转移，使用一种信息论度量即转移熵。我们采用群体加入场景来展示转移熵在分析人际交流中的实用性。随后我们在涉及人类之间社会交互的两种场景中演示该框架：物体递手与人跟随。我们的结果表明，转移熵能够识别智能体之间的信息流以及它们发生的时间和位置。该框架的潜在应用包括用于交互式机器人设计和社会感知机器人规划的信息流或社会线索分析。