机器人教导与人类一起工作，通过赋予人类工作

把它放在那将人类相互作用转移到人类机器人相互作用中，迈克尔·高高（Siaofeng Gao），迈克尔（Michael）。S. Ryoo和Song-Chun Zhu IEEE国际机器人与自会议（ICRA），2017年机器人的手臂在生产线上的堆叠箱中是崇高的，但是工作场所机器人在社交上挣扎。现在，研究人员正在教机器人在社交情况下采取行动的正确方法，以期使人类和机器人更容易一起工作。

加州大学洛杉矶分校的Song-Chun Zhu说，人类的社交互动充满了微妙的提示，对于机器人来说，这对于机器人来说是棘手的解释。因此，朱和他的团队着手教授旨在与人类一起工作的工业机器人巴克斯特（Baxter）以更自然的方式回应社会线索。

该小组训练了百特训练的人类握手的视频，挥舞着，互相帮助，越过杯子和高脚。机器人的学习算法产生了每个人的运动的粗糙骨骼，并利用这些大纲来推断人类的意图并模仿他们在社交情况下的反应。

在观看了每种类型的互动视频之后，巴克斯特被告知在五个情况下的每一种中都代替了其中一个人类。机器人有两个武器和一个移动的基地，试图反映其从中学到的人类的运动。它使用运动传感器来检测伴侣的位置和身体位置，并在其右手上进行压力传感器，以便在接触它们时知道。

巴克斯特使用有关其合作伙伴位置的视觉提示来解决每种情况下最合适的响应。如果它发现其伴侣手里拿着杯子伸出手，巴克斯特用张开的手反应拿着杯子。然后，另一组志愿者将这些相互作用的每一种相互作用与未经训练的机器人进行了比较。对于五种类型的互动中的每一种，志愿者将受过训练的机器人评为比未经训练的机器人更成功和类似的。

朱说，在类似情况下，baxter观看人类相互作用越多，在适当的情况下做出适当响应的效果越好。他希望他的学习模式将在今年的新加坡机器人和自动化国际会议上提出，它将改善机器人人类在生产线上的合作或建造家具等任务。

亚利桑那州立大学的Heni Ben Amor说，让机器人从观看人类的互动中学习不仅会使他们成为更好的合作者，还可以帮助人类在机器人周围更加轻松。他说：“对机器人的需求很高。”

他说，如果机器人能够学习社交互动的基础知识，例如知道自己的手臂的速度或与人站立多么近，而不会让他们感到不舒服，那么人类就更有可能在家里或工作场所接受机器人。

期刊参考： arxiv，1703.00503

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