Eggy, Robot Social Signal Pi (scientifique) : 6 étapes (avec photos)

2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:08

Par Mr_MdRFollow Plus par l'auteur:

À propos: Juste un gars qui aime faire des trucs et qui aime le chocolat. En savoir plus sur Mr_MdR »

Bonjour fabricant ! J'ai mis beaucoup d'efforts et de temps pour fabriquer Eggy et cet indestructible. Cela signifierait le monde pour moi Si vous votez pour moi dans le concours auquel je participe. (cliquez en haut à droite de mon indestructible). Merci! -Marque

Les robots deviendront plus intégrés dans notre vie quotidienne et on souhaite qu'ils soient autonomes. Cela signifie également que les humains doivent être capables de comprendre l'intention d'un robot. Cette recherche tente de répondre à la question de savoir si un robot a besoin d'exprimer des émotions pour faire connaître ses intentions. À cette fin, un robot non-humain a été développé. L'expérience menée avec ce robot conduit à la conclusion que les observateurs ont tendance à attribuer plus facilement un but à un robot qui exprime des émotions qu'à un robot qui n'exprime pas d'émotions.

Rencontrez Eggy ! Un robot social avec une queue animatronique ! En prime, il a été (scientifiquement*) testé si les signaux sociaux incorporés sont clairs pour les observances (p=23).

Eggie est une construction d'un robot de conduite simple basé sur un Raspberry pi.

Depuis que je suis étudiant, je ne pouvais pas dépenser beaucoup d'argent, donc des solutions intelligentes pour les pauvres sont nécessaires:).

Il se comporte en quelque sorte comme un robot aspirateur; il roule jusqu'à ce qu'il heurte quelque chose. Ensuite, il recule, fait tourner une roue pour qu'il tourne à 90 degrés et avance jusqu'à ce qu'il heurte quelque chose.

Ce qui rend ce robot spécial, ce sont ses signaux sociaux (communication non verbale). Il a l'œil de la sorcière, une page Web est affichée par un ancien téléphone. Il a aussi une queue ! Plus d'informations à ce sujet dans les étapes suivantes !

*Le meilleur de mes capacités

Étape 1: Contexte

Imaginez que vous entrez dans une pièce et qu'il y a un bébé qui essaie de marcher. L'enfant tombe, essaie différentes méthodes, cherche des choses auxquelles s'accrocher. Vous jetez un coup d'œil à l'enfant et voyez une expression concentrée et heureuse. Vous pourriez juger que l'enfant est heureux et essaie de fonctionner dans le monde qui l'entoure. Vous le laissez faire parce qu'il se développe. Mais que faire si dans la même situation, le nourrisson pleure. Cela vous signale que le bébé est en détresse, qu'il a peut-être besoin d'aide ou qu'il y a quelque chose qui ne va vraiment pas (par exemple, il est coincé et ne peut pas se libérer).

C'est un exemple où l'expression émotionnelle aide l'interaction entre les humains à communiquer les intentions de chacun.

Comme beaucoup le disent, les robots vont s'intégrer davantage dans notre vie quotidienne. Certains seront plus utilisés comme majordome ou guide (comme Pepper) d'autres seront moins humains (comme Roomba). Les deux opèrent dans un environnement humain et sont enclins à interagir avec les humains. Comme indiqué précédemment, cet environnement change beaucoup et il est donc très important que le robot continue d'apprendre et de se développer [1]. Ce processus d'apprentissage est un essai et une erreur.

Bien sûr, il est souhaitable que les robots soient autonomes. Mais quelle est cette probabilité ? Nous pensons que l'expression émotionnelle est une nécessité qui aide à comprendre les intentions d'un robot. Et parfois, un humain, ou peut-être un robot, a besoin de porter un jugement (par exemple pour intervenir) sur un autre robot. Nous aimerions étudier cette hypothèse en construisant un robot de type (non) humain qui se déplace dans une pièce. Chaque fois que le robot heurte quelque chose, il s'arrête, exprime une émotion puis choisit une direction différente pour continuer. S'il se cogne sur son côté droit, il se déplace vers la gauche et vice versa. Moerland et al. [1] déclare que « les émotions sont intimement liées au comportement adaptatif ». Quatre émotions dans le modèle d'apprentissage renforcé sont sélectionnées (joie, détresse, peur, espoir) qui sont exprimées par une valeur de la probabilité que le robot obtienne la récompense à ce moment-là. Nous voudrions nous concentrer sur l'expression de ces signaux. Nous pensons qu'ils sont importants pour la compréhension d'un tel robot d'apprentissage (renforcé) afin de communiquer son état actuel et ses intentions.

Dans ce projet, nous aimerions étudier si l'expression émotionnelle soutient la compréhension des intentions dans un cadre d'interaction homme-robot (HRI). En d'autres termes: les gens peuvent-ils mieux comprendre les intentions du robot avec des émotions que sans ?

Étape 2: Concevoir

"loading=" paresseux"

Ensuite, il s'agit de l'allumer !

Les émotions d'Eggy ont été testées avec des personnes dans une « arène ». Nous avons testé avec et sans signaux sociaux. Nous avons demandé à l'observateur d'observer Eggy lorsqu'il/elle conduisait. Le labyrinthe consistait en une zone d'obstacles où le robot se heurtait très souvent à des obstacles et atteignait ainsi très facilement l'état de «détresse». De l'autre côté du labyrinthe se trouvait une zone où le robot pouvait se déplacer librement et donc atteindre l'état de « joie ». Ensuite, il leur a été demandé de remplir un questionnaire. Voici les résultats:

(voir photo)

• Des intentions moins perceptibles lorsqu'aucune émotion n'est montrée
• Différentes intentions identifiées lorsqu'aucune émotion n'est montrée
• La variation de vitesse serait un grand signal social

Parce que les résultats de cette recherche satisfont aux deux hypothèses, on peut conclure que les gens comprennent mieux les intentions d'un robot avec des émotions que sans.

Bonjour fabricant ! J'ai mis beaucoup d'efforts et de temps pour fabriquer Eggy et cet indestructible. Cela signifierait le monde pour moi Si vous votez pour moi dans le concours auquel je participe. (cliquez en haut à droite de mon indestructible). Merci! -Marque

Premier prix du concours Raspberry Pi 2017