Nullspace Control of Robotic Arm Task Prioritization Considering Emotional Information
Notice bibliographique
Résumé
In order to make the human-robot interaction more anthropomorphic, so that the robot expresses interaction actions with emotional information during the interaction, a trajectory optimised control method of the robot arm is proposed to express the emotional factors. They include an emotional kinematics feature mapping part, a multitasking priority setting part, and a zero-space control part. The eight three-dimensional emotional mappings in the Pleasure-Arousal-Dominance (PAD) emotion model are mapped to the three kinematic features of the joints of the robotic arm, and then the emotional information influences the amplitude, jitteriness, and end-effector offset of the interaction action by the zero-space control method in the joint space. The method ensures that the normal interaction task is performed by the zero-space characteristic, while the emotional information is expressed by the motion characteristics, which enables the robot to generate interaction actions with different emotional information. It solves the problem of unclear connection between emotional information and robot arm movement expression identified in previous studies. Taking hand waving as an example, we simulate two kinds of iconic emotions and normal hand waving movements, and show that the generated robot arm movements can better express different emotions and achieve better 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 | 0,000 |
| 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 ».