MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4242295982 · doi:10.1109/hri.2010.5453172

FusionBot: A barista robot: Fusionbot serving coffees to visitors during technology exhibition event

2010· article· en· W4242295982 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Automated Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisitor patternTask (project management)Computer scienceEvent (particle physics)RobotExhibitionService (business)PerceptionQuarter (Canadian coin)Quality (philosophy)MultimediaAdvertisingPsychologyArtificial intelligenceMarketingEngineeringBusinessVisual artsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form of only given: This video shows a service robot named FusionBot autonomously serving coffees to visitors on their request, which occurred during two days-long experiment in TechFest 2008 event. The coffee serving task involves taking coffee order from a visitor, identifying a cup and smart coffee machine, moving towards the coffee machine, communicating with the coffee machine and fetching the coffee cup to the visitor. The main purpose of this experiment is to explore and demonstrate the utility of an interactive service robot in smart home environment, thereby improving the quality of human life. Before conducting the experiments, visitors were given general procedural instructions and simple introduction on how the FusionBot works. Visitors then performed experiment tasks, i.e., ordering a cup of coffee. Thereafter, the visitors were asked to fill out the satisfaction questionnaires to find out their reaction and perception on the FusionBot. Of just over 100 survey questionnaires handed out, sixty eight (68) valid responses (i.e. 68%) were received. Over all, with regards to the FusionBot task satisfaction, more than half of respondents were satisfied with what the FusionBot can do. Nearly one quarter of the respondents indicated that it was not easy to communicate with the FusionBot. This could be due to occurrence of various background noises, which were falsely picked up by the FusionBot as speech input from the visitor. Similarly, less than one quarter indicated that it was not easy to learn how to use the FusionBot. This could be due to the not knowing what to do with the FusionBot and not knowing what the FusionBot does. The experiment was successful in two main dimensions; (1) the robot demonstrated the ability to interact with visitors and perform challenging real-world task autonomously, and (2) It provided some evidence towards the feasibility of using autonomous service robot and smart coffee machine to serve drink in a reception/home or acting as a host in an organization. While preliminary, the experiment also suggests that while developing a service robot; (1) static appearance is very important, (2) requires robust speech recognition and vision understanding, and finally (3) requires comprehensive training on speech and vision with respective data.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,869

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)0,0000,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,191 · 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

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRobotics and Automated SystemsTravaux en français237 207