Dissertação

Human-Robot greeting: A model based on social studies and Hidden Markov Models EVALUATED

Robôs sociais móveis devem ser capazes de iniciar uma interação com pessoas de forma eficaz. No entanto, cumprimentar alguém é uma tarefa complexa. Adam Kendon criou um modelo para cumprimentos, composto por seis fases: Initiation of Approach, Distance Salutation, Head Dip, Approach, Final Approach, e Close Salutation. Estas podem ser bastante úteis para um robô social compreender uma pessoa que pretende cumprimentá-lo e agir devidamente. Neste trabalho propõe-se um sistema para robôs sociais móveis que estima a fase do cumprimento usando um HMM (Hidden Markov Model), através de características observáveis, e replica-a com movimentos apropriados usando BTs (Behavior Trees). Usaram-se datasets públicos para treinar o HMM através do algoritmo EM (Expectation-Maximization), extraindo e classificando, para tal, as características observáveis do cumprimento necessárias. De seguida, testou-se a previsão de estados com um conjunto de teste, obtendo 80.9% dos estados corretos. Para testar o sistema de cumprimento, usou-se um robô humanóide e móvel do Instituto de Sistemas e Robótica, o Vizzy. Conduziram-se experiências num simulador, prevendo corretamente cerca de 92% dos estados em tempo real, dadas várias situações de cumprimentos. Quando se juntaram as BTs à previsão dos estados, confirmou-se que cada uma das seis fases era devidamente replicada. Finalmente, foi possível reproduzir cumprimentos de forma natural, confirmando a aplicabilidade do sistema para HRI (Human-Robot Interaction).
robôs sociais, cumprimentos, Hidden Markov Model, Behavior Trees.

Janeiro 28, 2021, 14:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Plinio Moreno Lopez

ISR

Investigador

ORIENTADOR

José Alberto Rosado dos Santos Victor

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático