Social Gesture Recognition in spHRI: Leveraging Fabric-Based Tactile Sensing on Humanoid Robots

要約

人間は、タッチのみを使用して異なるメッセージを伝えることができます。
ソーシャルタッチを理解する能力をロボットに装備すると、人間とロボットが通信できる別のモダリティが追加されます。
この論文では、ヒューマノイドロボットの腕に配置されたファブリックベースの大規模な触覚センサーを使用して、ソーシャルジェスチャー認識システムを紹介します。
複数の参加者を使用してソーシャルジェスチャーデータセットを構築し、分類のために時間的機能を抽出しました。
ヒューマノイドロボットで触覚データを収集することにより、当社のシステムは人間のロボットソーシャルタッチに関する洞察を提供し、ファブリックベースのセンサーの使用が、より自然で効果的なコミュニケーションのためにSPHRIシステムの開発を進める潜在的な方法である可能性があることを示しています。

要約(オリジナル)

Humans are able to convey different messages using only touch. Equipping robots with the ability to understand social touch adds another modality in which humans and robots can communicate. In this paper, we present a social gesture recognition system using a fabric-based, large-scale tactile sensor placed onto the arms of a humanoid robot. We built a social gesture dataset using multiple participants and extracted temporal features for classification. By collecting tactile data on a humanoid robot, our system provides insights into human-robot social touch, and displays that the use of fabric based sensors could be a potential way of advancing the development of spHRI systems for more natural and effective communication.

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