SOCRATES：基于文本的利用机器狗进行人类搜索与接近
机器人学
2023-06-21 v2 人工智能
摘要
在本文中，我们提出一种基于文本的机器人接近人类的苏格拉底模型（SOCRATES，SOCratic model for Robots Approaching humans based on TExt System），聚焦于基于自由形式文本描述的人类搜索与接近；机器人首先搜索目标用户，然后以友好于人类的方式接近。特别地，文本描述由外观（例如，穿白衬衫、黑头发）和位置线索（例如，是与机器人一起工作的学生）组成。我们初步提出一个人类搜索苏格拉底模型，将语言域中大型预训练模型连接起来以解决下游任务，即基于文本描述搜索目标人物。然后，我们提出一个基于混合学习的框架，用于生成目标亲切的机器人运动以接近人，该框架由示范学习模块和知识蒸馏模块组成。我们通过使用虚拟移动机器人的仿真以及涉及参与者和 Boston Dynamics Spot 机器人的真实世界实验验证了所提出的搜索模块。此外，我们基于机器人社会属性量表（RoSAS）分析了所提接近框架与人类参与者的特性。
引用
@article{arxiv.2302.05324,
title = {SOCRATES: Text-based Human Search and Approach using a Robot Dog},
author = {Jeongeun Park and Jefferson Silveria and Matthew Pan and Sungjoon Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.05324},
year = {2023}
}
备注
Project page: https://socratesrobotdog.github.io/