【泡泡一分钟】利用NAQN网络的可感知人机社交(ICRA2017-12)

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标题：Show, Attend and Interact: Perceivable Human-Robot Social Interaction through Neural Attention Q-Network

作者：Ahmed Hussain Qureshi, Yutaka Nakamura, Yuichiro Yoshikawa and Hiroshi Ishiguro

来源：ICRA 2017 ( IEEE International Conference on Robotics and Automation )

播音员：zzq

编译：肖腾 袁梦

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摘要

       

       安全、自然、高效的人机社交（human-robot social interaction），对于开发一种让机器人对复杂的人类行为进行感知并作出行为反应的系统，是必不可少的。

       因此，我们引入MDARQN（Multimodal Deep Attention Recurrent Q-Network）网络，使机器人在不受控制的真实世界里与人进行14天的交互后，展示了类似人类的社交技能。每一天，系统通过碰撞试验法（hit-and-trial method）收集到机器人与人的交互经验，然后使用端对端的强化学习方法对这些经验的MDARQN网络进行训练。

       基于学习的交互结果表明，机器人已经学会了以可感知和社会可接受的方式对复杂的人类行为作出反应。

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