Prédiction des Intentions Humaines dans des Tâches Collaboratives Homme-Robot

Permettre au robot de prédire les intentions humaines lors des tâches de transmission collaborative homme-robot est un problème difficile mais important à résoudre. Nous développons un modèle d'enseignement-apprentissage-prédiction (TLP) nouveau et efficace pour que le robot apprenne en temps réel des démonstrations humaines multimodales naturelles durant les transmissions et puisse ensuite prédire les intentions de transmission humaines en utilisant les informations de capteurs portables humains. L'humain peut programmer le robot en utilisant des démonstrations partielles selon les tâches mises à jour et ses préférences personnelles de transmission, et le robot peut tirer parti de sa stratégie apprise pour prédire activement les intentions de transmission humaines et assister l'humain dans des tâches collaboratives. Nous évaluons l'approche à travers des expériences.