Sustainable Cloud Services for Verbal Interaction with Embodied Agents

要約

この記事では、ソーシャル ロボットやその他の会話型エージェント向けに考案された、知識ベースの自律的な相互作用のためのクラウド システムの設計と実装について説明します。
このシステムは、低コストのロボットやデバイスに特に便利です。スタンドアロンの対話システムとして、またはロボットがすでに一部として持っている可能性のある既存の自然言語処理能力に「バックグラウンド」の対話機能を提供する統合として使用できます。
その基本的なスキル。
クラウドに接続することで、開発者は、ネットワーク接続を介して口頭での対話を管理するための持続可能なソリューションを提供されます。約 3,000 の会話のトピックが「おしゃべり」の準備ができており、事前に準備された計画のライブラリが提供されます。
ロボットの身体能力。
システムは一連の REST API エンドポイントとして構造化されているため、新しい API を追加してクラウドに接続されたクライアントの機能を改善することで簡単に拡張できます。
このシステムのもう 1 つの重要な特徴は、クライアントの開発を簡単にするように設計されていることです。このようにして、複数のロボットやデバイスに、ユーザーと自律的に対話し、特定のアクションをいつ実行するかを理解する機能を簡単に与えることができます。
クラウド サービスによって提供されるすべての情報を活用します。
この記事では、応答時間の観点からシステムのパフォーマンスを評価するために実行された実験の結果を概説し、説明しており、研究と市場ソリューションの両方に使用する道を開いています。
ROS のクライアントと、Pepper や NAO などの一般的なロボットのリポジトリへのリンクは、リクエストに応じて利用できます。

要約(オリジナル)

This article presents the design and the implementation of a cloud system for knowledge-based autonomous interaction devised for Social Robots and other conversational agents. The system is particularly convenient for low-cost robots and devices: it can be used as a stand-alone dialogue system or as an integration to provide ‘background’ dialogue capabilities to any preexisting Natural Language Processing ability that the robot may already have as part of its basic skills. By connecting to the cloud, developers are provided with a sustainable solution to manage verbal interaction through a network connection, with about 3,000 topics of conversation ready for ‘chit-chatting’ and a library of pre-cooked plans that only needs to be grounded into the robot’s physical capabilities. The system is structured as a set of REST API endpoints so that it can be easily expanded by adding new APIs to improve the capabilities of the clients connected to the cloud. Another key feature of the system is that it has been designed to make the development of its clients straightforward: in this way, multiple robots and devices can be easily endowed with the capability of autonomously interacting with the user, understanding when to perform specific actions, and exploiting all the information provided by cloud services. The article outlines and discusses the results of the experiments performed to assess the system’s performance in terms of response time, paving the way for its use both for research and market solutions. Links to repositories with clients for ROS and popular robots such as Pepper and NAO are available on request.

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