要約
我々は、ロボットや人工アバターの運動学を変更して、人間のオペレータによって駆動されるアバターやロボットの動きにおける感情の有無などの特定の情報をエンコードするためのデータ駆動型制御アーキテクチャを提案します。
ピックアンドプレイスタスクのリーチツー把握フェーズ中に取得された実験データセットでアプローチを検証します。
要約(オリジナル)
We present a data-driven control architecture for modifying the kinematics of robots and artificial avatars to encode specific information such as the presence or not of an emotion in the movements of an avatar or robot driven by a human operator. We validate our approach on an experimental dataset obtained during the reach-to-grasp phase of a pick-and-place task.
arxiv情報
| 著者 | Francesco De Lellis,Marco Coraggio,Nathan C. Foster,Riccardo Villa,Cristina Becchio,Mario di Bernardo |
| 発行日 | 2024-03-11 10:00:26+00:00 |
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