Исследование, которое будет представлено на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) в этом году, представляет новый метод моделирования, который позволяет исследователям тестировать своих социальных роботов без участия людей, что делает исследования более быстрыми и масштабируемыми.

Используя человекоподобного робота, исследовательская группа разработала динамическую модель прогнозирования траектории сканирования, чтобы помочь роботу предсказать, куда будет смотреть человек в социальной обстановке. Модель была протестирована с использованием двух общедоступных наборов данных, и исследователи продемонстрировали, что человекоподобные роботы способны имитировать движения глаз, похожие на человеческие.

Доктор Ди Фу, соруководитель исследования и преподаватель когнитивной нейронауки в Университете Суррея:

"Наш метод позволяет нам проверить, обращает ли робот внимание на правильные вещи - точно так же, как это сделал бы человек, - не нуждаясь в наблюдении со стороны человека в режиме реального времени. Что интересно, так это то, что модель остается точной даже в шумной, непредсказуемой среде, что делает ее многообещающим инструментом для реальных приложений, таких как образование, здравоохранение и обслуживание клиентов".

Социальные роботы предназначены для взаимодействия с людьми с помощью речи, жестов и мимики, что делает их полезными в образовании, здравоохранении и обслуживании клиентов. Примерами социальных роботов также являются Pepper, продавец-консультант, и Paro, терапевтический робот для пациентов с деменцией.

Исследовательская группа сопоставила то, как их модель работала в реальном мире, с моделируемой, спроецировав карты приоритетов человеческого взгляда на экран, чтобы сравнить прогнозируемую концентрацию внимания робота с данными реального мира. Это позволило проводить прямую оценку моделей социального внимания в реалистичных условиях, уменьшив необходимость в крупномасштабных исследованиях взаимодействия человека и робота на ранних этапах исследований.

Доктор Фу комментирует:

"Использование роботизированного моделирования вместо ранних стадий испытаний на людях - это важный шаг вперед для социальной робототехники. Это означает, что мы можем масштабно тестировать и совершенствовать модели социального взаимодействия, помогая роботам лучше понимать людей и реагировать на них. Далее мы хотим применить этот подход к таким областям, как социальная осведомленность в воплощении роботов, и изучить, как он может работать в более сложных социальных условиях и с различными типами роботов ".