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Learning from human-robot interactions in modeled scenes

机译:从建模场景中的人体机器人交互学习

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摘要

Usually robots are checked and tested in virtual environments before delivering them to the real world. In this poster, however, the robot is only virtual, and users interacting with it are also rendered in virtual reality. The authors hope to improve human-robot interaction through learning, and so the virtual game is a way to generate and collect large quantities of sensor data and sequences of human actions. This data could be given to learning algorithms, which cannot work in the absence of data, as for most human-robot interactions. Moreover, adding a microphone and speech recognition would aid in collecting training data for grounded natural language systems.
机译:通常在虚拟环境中检查并测试机器人,然后将它们提供给现实世界。然而,在这张海报中,机器人只有虚拟,与其交互的用户也在虚拟现实中呈现。作者希望通过学习改善人体机器人的互动,因此虚拟游戏是一种生成和收集大量传感器数据和人类行为序列的方法。该数据可以给予学习算法,其无法在没有数据的情况下工作,如大多数人机交互。此外,添加麦克风和语音识别将有助于收集用于接地的自然语言系统的培训数据。

著录项

  • 来源
    《Computing reviews》 |2020年第12期|399-399|共1页
  • 作者

    G. Gini;

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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