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Enregistrement W2022143938

Showing Robots How to Follow People using a Broomstick Interface

2012· article· en· W2022143938 sur OpenAlexaff
James E. Young, Kentaro Ishii, Takeo Igarashi, Ehud Sharlin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotHuman–computer interactionStyle (visual arts)Computer scienceInterface (matter)Programming styleProgramming by demonstrationMultimediaArtificial intelligenceProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Figure 1 –During demonstration the primary person walks as they normally would in the given circumstance and the designer pushes a robot (iRobot Roomba) on a broomstick to demonstrate the style in which the robot should follow the primary person. Following, during generation the primary person walks normally and the interactive robot path and style is automatically generated in real-time to react to the primary person in a way that matches the demonstration style. Abstract—Robots are poised to enter our everyday environments such as our homes and offices, contexts that present unique questions such as the style of the robot’s actions. Style-oriented characteristics are difficult to define programmatically, a problem that is particularly prominent for a robot’s interactive behaviors, those that must react accordingly to dynamic actions of people. In this paper, we present a technique for programming the style of how a robot should follow a person by demonstration, such that non-technical designers and users can directly create the style of following using their existing skill sets. We envision that simple physical interfaces like ours can be used by nontechnical people to design the style of a wide range of robotic behaviors. I.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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