Natural head and body orientation for humanoid robots during conversations with moving human partners through motion capture analysis
Notice bibliographique
Résumé
In conversations between humans, a natural body and head orientation towards the interlocutor is important for their social interaction. Humanoids communicating with humans have to learn how to orient themselves properly which becomes a challenging task in the case of moving conversation partners. Studies of conversational behaviour often involve only stationary partners. In this research, we perform a motion capture study to address the scenario of moving subjects. Specifically, study trials were recorded during conversation between a human participant and interlocutor, with a focus on the behaviour of the head, shoulders, and feet. The results help better understand how humans behave while conversing with non-stationary interlocutors. The data from the trials was used to generate a mathematical model describing the relationship of the angle at which the interlocutor is located to the orientations of the head, shoulders and feet while tracking is performed. A new model setup to couple the motion of the interlocutor, the head and the shoulders is introduced, as well as a model to represent stepping in order to better replicate participant behaviour. The models are evaluated and then deployed to the REEM-C Humanoid Robot, for the purposes of generating a natural behavior of the robot and improving human-robot interaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».