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與機器人協(xié)同,對機器人的意圖歸因會(huì )影響人機協(xié)作

來(lái)源:CAAI認知系統與信息處理專(zhuān)委會(huì )      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2024/11/8      主題:其他   [加盟]

《When performing actions with robots, attribution of intentionality affects the sense of joint agency》由Uma Prashant Navare等人撰寫(xiě),探討了在與機器人共同執行任務(wù)時(shí),人們對機器人的意圖歸因如何影響聯(lián)合代理感(Sense of Joint Agency, SoJA)。聯(lián)合代理感(SoJA)是人類(lèi)在與他人共同行動(dòng)以改變共同環(huán)境時(shí)所體驗到的控制感。SoJA是基于動(dòng)作控制和監測的感覺(jué)運動(dòng)預測過(guò)程提出的。由于當我們與其他人一起執行動(dòng)作時(shí),SoJA是一種普遍存在的現象,因此了解SoJA是否以及在什么條件下發(fā)生在與類(lèi)人機器人的協(xié)作任務(wù)中是非常有趣和重要的。

在這項研究中,我們使用行為測量和腦電圖(EEG)測量的神經(jīng)反應,旨在評估SoJA是否在與人形機器人iCub的聯(lián)合動(dòng)作中發(fā)生,以及它的出現是否受到機器人感知意向性的影響。

行為結果表明,當機器人搭檔被呈現為一個(gè)有意的代理時(shí),參與者體驗到了SoJA,而當機器人搭檔被呈現為一個(gè)機械工件時(shí),參與者則沒(méi)有。

腦電圖結果顯示,當機器人作為一個(gè)有意識的主體出現時(shí),影響SoJA出現的機制是對我們自己和他人行為的感官后果形成類(lèi)似準確預測的能力,從而導致類(lèi)似的感官處理調節活動(dòng)。

實(shí)驗設置流程。(A)在d奏塊中設置任務(wù)。(B)在接頭塊中設置任務(wù)。(C)目標跟蹤確認任務(wù)的試驗順序。在每次試驗中,參與者或iCub都需要通過(guò)一系列按鍵將白色光標移動(dòng)到黑色目標上。隨后,參與者或iCub需要確認目標。經(jīng)過(guò)一段可變的延遲后,確認壓力機觸發(fā)了一個(gè)音。然后,參與者需要根據屏幕上提供的刻度對確認按鈕和音調之間的延遲進(jìn)行評分。

我們的研究采用了人形機器人iCub,通過(guò)兩個(gè)精心設計的實(shí)驗來(lái)探究人類(lèi)與機器人之間的聯(lián)合代理感(SoJA)。在實(shí)驗1中,參與者先完成了意圖立場(chǎng)測試,評估他們對iCub的初始意圖歸因,隨后在沒(méi)有進(jìn)一步操縱的情況下,參與者要么單d執行,要么與iCub協(xié)作完成目標追蹤和確認任務(wù),終再次進(jìn)行意圖立場(chǎng)測試以觀(guān)察是否有變化。實(shí)驗2則在實(shí)驗1的基礎上增加了一個(gè)關(guān)鍵步驟:在單d完成任務(wù)和初次意圖立場(chǎng)測試之后,參與者與iCub進(jìn)行了一次特意設計的互動(dòng),機器人在此期間展現出類(lèi)似人類(lèi)的行為,目的是增強參與者對iCub的意圖歸因,互動(dòng)結束后參與者進(jìn)行了第二次意圖立場(chǎng)測試,后與iCub一同執行了聯(lián)合任務(wù)塊,以此來(lái)測試增加意圖歸因是否會(huì )促進(jìn)SoJA的形成。這兩個(gè)實(shí)驗的詳細過(guò)程不僅揭示了意圖歸因在人機互動(dòng)中的重要性,而且還通過(guò)行為和神經(jīng)生理數據為我們提供了SoJA形成的深刻見(jiàn)解。

在這項研究中,科學(xué)家們使用了時(shí)間間隔估計任務(wù)(如圖2)和腦電圖(EEG)(如圖3)來(lái)評估人們在與機器人合作時(shí)是否能感受到共同代理感(Sense of Joint Agency, SoJA),以及這種感覺(jué)是否受到人們對機器人意圖歸因的影響。

實(shí)驗1的發(fā)現:

a時(shí)間間隔估計任務(wù):當機器人沒(méi)有被特別介紹為有意圖的代理時(shí),參與者在單d操作(solo)和作為確認者(confirmer)時(shí),對動(dòng)作和隨后的聽(tīng)覺(jué)反饋之間的時(shí)間間隔估計比作為移動(dòng)者(mover)角色時(shí)更短。這表明,沒(méi)有強調機器人的意圖時(shí),參與者并沒(méi)有與機器人形成共同代理感。在認為機器人有意圖的情況下,參與者的大腦在處理機器人和自己產(chǎn)生的聽(tīng)覺(jué)結果時(shí)表現出類(lèi)似的連接性模式,這可能有助于形成SoJA。

b.ERP分析:在solo角色中,N100波幅大,而在mover角色中小。N100波幅的大小反映了大腦對聽(tīng)覺(jué)刺激的早期處理。較大的N100波幅通常與更強的神經(jīng)反應相關(guān),這可能意味著(zhù)參與者對自己的動(dòng)作產(chǎn)生的聽(tīng)覺(jué)結果有更強烈的感知和處理。在這種情況下,較小的N100波幅可能表明參與者對機器人產(chǎn)生的結果的感知和處理較弱,這與他們沒(méi)有形成SoJA的觀(guān)點(diǎn)一致。

c.頻譜分析:如圖4,在solo和confirmer角色中,前額與顳葉區域在theta波段(4到7赫茲)的連接性增強,這可能與更好的注意力和預測處理相關(guān)。而在mover角色中,這種增強不明顯,這可能反映了參與者對機器人動(dòng)作的預測和感知處理較弱。

實(shí)驗2的發(fā)現:

a.時(shí)間間隔估計任務(wù):在通過(guò)一系列互動(dòng)使參與者將機器人視為有意圖的代理之后,所有角色中的時(shí)間間隔估計變得相同。這表明,在參與者認為機器人是有意圖的代理時(shí),他們與機器人形成了共同代理感。

b.ERP分析:即使在solo角色中N100波幅仍然大,但在confirmer和mover角色之間沒(méi)有顯著(zhù)差異。這表明,當參與者認為機器人有意圖時(shí),他們對機器人行動(dòng)產(chǎn)生的聽(tīng)覺(jué)結果的神經(jīng)反應與自己行動(dòng)產(chǎn)生的結果類(lèi)似,這支持了SoJA形成的觀(guān)點(diǎn)。

c.theta波段連接性:在solo角色中,前額與顳葉區域的連接性差異大,而在兩個(gè)聯(lián)合角色(confirmer和mover)之間沒(méi)有顯著(zhù)差異。

當人們認為機器人是有意圖的代理時(shí),他們的大腦以類(lèi)似的方式處理自己和機器人的行動(dòng)結果,這有助于形成共同代理感。而當機器人被視為沒(méi)有意圖的機械時(shí),人們對其產(chǎn)生的結果的感知和處理較弱,這會(huì )阻礙SoJA的形成。意圖歸因在人機交互中起著(zhù)至關(guān)重要的作用,這些發(fā)現對于設計更自然、更富有成效的人機協(xié)作環(huán)境具有深遠的意義。 展望未來(lái),未來(lái)的研究可以探索不同類(lèi)型的任務(wù)和社交背景如何影響SoJA的體驗。例如,不同的任務(wù)結構或社交層次可能會(huì )改變個(gè)體對SoJA的感知。此外,研究應考察除情感表達外,其他方式的意圖歸因操縱是否也能有效地影響SoJA的形成。這可能包括通過(guò)言語(yǔ)指令等非交互性手段來(lái)調整人們對機器人意圖的感知。這些發(fā)現不僅為理解人類(lèi)如何與機器人合作提供了新的視角,也為設計更具包容性和協(xié)同性的人機交互系統指明了方向。





研究人員開(kāi)發(fā)了人工智能驅動(dòng)的移動(dòng)機器人,可以高效地進(jìn)行化學(xué)合成研究

移動(dòng)機器人系統用于解決探索性化學(xué)中的三個(gè)主要問(wèn)題以及根據數據決定下一步做什么,移動(dòng)機器人做出與人類(lèi)研究人員相同或相似的決定比人類(lèi)快得多

人形機器人大模型相關(guān)研究及應用

大模型可加快人形機器人復雜任務(wù)訓練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語(yǔ)言處理能力 2 提升人形機器人場(chǎng)景理解能力 3 提升人形機器人運動(dòng)控制能力 4 提升人形機器人數據訓練能力

人工智能大模型發(fā)展現狀與挑戰對比

NLP 大模型在語(yǔ)言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標識能力

常見(jiàn)的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習的計算機視覺(jué)模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行訓練的模型

機器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

機器人大腦提高人形機器人的人-機-環(huán)境共融交互能力,支撐全場(chǎng)景落地應用;機器人小腦提升人形機器人非 結構化環(huán)境下全身協(xié)調魯棒移動(dòng)、靈巧操作及人機交互能力

大模型在機器人領(lǐng)域研究與應用案例匯總

英偉達 GR00T讓人形機器人理解自然語(yǔ)言文本,語(yǔ)音,視頻,以模仿人類(lèi)運動(dòng);阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問(wèn)答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規劃,3D目標檢測和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機器人純視覺(jué)與激光雷達方案比較

純視覺(jué)方案:成本低,技術(shù)成熟度高,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較高,需要大量圖像訓練集;激光雷達方案:識別率高,環(huán)境適應力強,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高

人形機器人四種環(huán)境感知傳感器各項性能比較

攝像頭可實(shí)現測距,但精度較低,通過(guò) AI 算法識別,但難 以識別非標準障礙物;毫米波雷達縱向精度高,橫 精度低;激光雷達是高精度,3D 建模,易識別;

全球主要人形機器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個(gè)運行著(zhù) VxWorks 實(shí)時(shí)操作系統的處理器構成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學(xué)習型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

人形機器人絲杠行業(yè)深度報告: 核心傳動(dòng)精密部件,國產(chǎn)化未來(lái)可期,市場(chǎng)規模249.5億元

人形機器人將實(shí)現從0到1量產(chǎn),根據我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場(chǎng)規模 分別有望達到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機器人CAGR有望達到182%

人形機器人執行系統之靈巧手-空心杯電機

人形機器人靈巧手進(jìn)行抓取動(dòng)作,空心杯電機為核心部件;信號解析 匯總執行 輸出轉速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線(xiàn)傳動(dòng)轉 換為旋轉傳 動(dòng) 驅動(dòng)傳導 感知及力 反饋

人形機器人執行系統之旋轉執行器-減速器

旋轉執行器分布于肩部、手部等多自由度關(guān)節,作用是將某物旋轉到一定角度完成旋轉運動(dòng);驅動(dòng)關(guān)節完成旋轉動(dòng)作,減速器為核心部件
 
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