Recent advancements have enabled human-robot collaboration through physical assistance and verbal guidance. However, limitations persist in coordinating robots' physical motions and speech in response to real-time changes in human behavior during collaborative contact tasks. We first derive principles from analyzing physical therapists' movements and speech during patient exercises. These principles are translated into control objectives to: 1) guide users through trajectories, 2) control motion and speech pace to align completion times with varying user cooperation, and 3) dynamically paraphrase speech along the trajectory. We then propose a Language Controller that synchronizes motion and speech, modulating both based on user cooperation. Experiments with 12 users show the Language Controller successfully aligns motion and speech compared to baselines. This provides a framework for fluent human-robot collaboration.


翻译:近期进展使得人机协作得以通过物理协助和语言引导实现。然而,在协作性接触任务中,机器人根据人类行为的实时变化协调其物理运动与语音响应仍存在局限性。我们首先从分析物理治疗师在患者康复训练中的动作与言语中提炼出若干原则。这些原则被转化为控制目标:1) 引导用户沿轨迹运动;2) 控制运动与语音节奏,使完成时间随用户协作程度的变化而同步;3) 沿轨迹动态改写语音。我们进而提出一种语言控制器,该控制器同步运动与语音,并根据用户协作程度调节两者。与12名用户的实验表明,相较于基线方法,语言控制器成功实现了运动与语音的对齐。这为流畅的人机协作提供了一种框架。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
Arxiv
13+阅读 · 2022年3月10日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
最新内容
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
3+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员