Yazar
Churamani, N., Axelsson, M., Çaldır, Atahan, Gunes, H.
Basım Tarihi
2022
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Duygusal robotik, Sürekli öğrenme, Yüz etkisi, İnsan-robot etkileşimi, Refah
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-166545490-2
Kayıt Numarası
21a7d752-d94f-4bc1-9d89-32c62c18a255
Tarih
2022
Notlar
Mühendislik ve Fizik Bilimleri Araştırma Konseyi
Örnek Metin
Gerçek dünyadaki insan-robot etkileşimlerini sürdürmek, robotların insanın davranışsal tuhaflıklarına karşı duyarlı olmasını ve algı ve davranış modellerini bu bireysel tercihlere uyacak şekilde uyarlamasını gerektirir. Duygusal robotlar için bu, her bireye kişiselleştirilmiş bir etkileşim deneyimi sunmak amacıyla bireysel duygusal davranışlara uyum sağlamayı öğrenmeyi gerektirir. Sürekli Öğrenmenin (CL), aracılarda gerçek zamanlı adaptasyonu mümkün kılarak, geçmiş bilgileri korurken artımlı olarak elde edilen verilerle öğrenmelerine olanak tanıdığı gösterilmiştir. Bu çalışmada, CL tabanlı bir etki algılama mekanizması kullanarak kişiselleştirilmiş insan-robot etkileşimlerini modellemek için CL'nin gerçek dünyadaki uygulamasına yönelik yeni bir çerçeve sunuyoruz. Önerilen çerçeveyi değerlendirmek için, üç farklı etkileşim davranışı çeşidi kullanarak Pepper robotuyla etkileşime giren 20 katılımcıyla bir kavram kanıtlama kullanıcı çalışması gerçekleştiriyoruz: statik ve yazılı, kişiselleştirme olmadan duyguya dayalı uyarlamayı kullanan ve sürekli kişiselleştirme ile duyguya dayalı uyarlamayı kullanan. Sonuçlarımız, robotun antropomorfizmi, animasyonu ve beğenilebilirlik derecelendirmelerinde gözlenen önemli gelişmelerin yanı sıra, robotun katılımcıların nasıl hissettiğini anlamada önemli ölçüde daha iyi olarak derecelendirilmesi nedeniyle sıcaklık ve konfor açısından önemli ölçüde daha yüksek derecelendirilen etkileşimlerle birlikte katılımcılarda CL tabanlı sürekli kişiselleştirmeye yönelik açık bir tercih olduğunu göstermektedir.
DOI
10.1109/ACIIW57231.2022.10086005
