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統合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に関する実際のデータを収集することにより、私たちのシステムは人間のロボットのソーシャルタッチに関する貴重な洞察を提供し、より自然で効果的なコミュニケーションのためにSphriシステムの開発をさらに進めます。

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 integrated onto the arms of a humanoid robot. We built a social gesture dataset using multiple participants and extracted temporal features for classification. By collecting real-world data on a humanoid robot, our system provides valuable insights into human-robot social touch, further advancing the development of spHRI systems for more natural and effective communication.

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