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From Deliberative to Routine Behaviors: A Cognitively Inspired Action-Selection Mechanism for Routine Behavior Capture

机译：从协商行为到例行行为：例行行为捕获的认知启发动作选择机制

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Long-term human-robot interaction, especially in the case of humanoid robots, requires an adaptable and varied behavior base. In this paper, we present a method for capturing, or learning, sequential tasks by transferring serial behavior execution from deliberative to routine control. The incorporation of this approach leads to the natural development of complex and varied behaviors, with lower demands for planning, coordination and resources. We demonstrate how this process can be performed autonomously as part of the normal function of the robot, without the need for an explicit learning stage or user guidance. The complete implementation of this algorithm on the Sony QRIO humanoid robot is described.
机译：长期的人机交互（尤其是在类人机器人的情况下）需要适应性强且变化多端的行为基础。在本文中，我们提出了一种通过将串行行为执行从协商控制转移到常规控制来捕获或学习顺序任务的方法。这种方法的结合导致复杂多样行为的自然发展，对计划，协调和资源的需求降低。我们演示了如何自动执行此过程，作为机器人正常功能的一部分，而无需明确的学习阶段或用户指导。描述了该算法在Sony QRIO人形机器人上的完整实现。

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