Walking partner robot chatting about scenery
Walking partner robot chatting about scenery
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行走伙伴机器人聊风景
DOI：
10.1080/01691864.2019.1610062
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发表时间：
2019
影响因子：
2
通讯作者：
Takayuki Kanda and Michita Imai
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Taichi Sono;Satoru Satake;Takayuki Kanda and Michita Imai
我们相信，在未来的许多场景中，机器人伙伴将与步行的人交谈。为了提高用户体验，我们的目标是赋予机器人的能力，以选择一个适当的对话主题，让他们开始聊天的主题，匹配当前scenice. We实现了一个功能，以计算话语和风景之间的相似性，通过比较他们的主题向量的基础上，用户的兴趣和参与扩展它。首先，我们利用Google Cloud Vision库[Google Cloud Vision API [Online]将风景转换为单词列表。可从：https：//cloud.google.com/vision/]获得。我们用潜在狄利克雷分配方法形成一个主题向量空间，并将单词列表转换为主题向量。我们的系统使用此功能选择（从话语数据库）的话语，最符合当前的风景。然后，它根据用户回复的长度，用一个简单的规则来估计用户在聊天中的参与程度。如果用户积极参与聊天主题，机器人将使用预定义的衍生话语继续当前主题。如果用户的参与度下降，机器人会根据当前的场景选择一个新的主题。在我们以前的工作中提出了基于当前场景的主题选择[Totsuka R，Satake S，Kanda T，et al.如果机器人将话语与视觉场景联系起来，它是一个更好的行走伙伴吗？ACM/IEEE Int. Conf. on Human-Robot Interaction（HRI 2017），Aula der Wissenschaft，维也纳，奥地利; 2017.第313-322页]。我们的主要贡献是整个聊天系统，其中包括用户的参与估计。我们实现了我们的系统与肩扛式机器人，并进行了用户研究，以评估其有效性。我们的实验结果表明，用户对使用该系统的机器人的评价是比随机选择话语的机器人更好的步行伙伴。
We believe that many future scenarios will exist where a partner robot will talk with people on walks. To improve the user experience, we aim to endow robots with the capability to select an appropriate conversation topics by allowing them to start chatting about a topic that matches the current scenery and to extend it based on the user's interest and involvement in it. We implemented a function to compute the similarities between utterances and scenery by comparing their topic vectors. First, we convert the scenery into a list of words by leveraging Google Cloud Vision library [Google Cloud Vision Api [Online]. Available from: https://cloud.google.com/vision/] . We form a topic vector space with the Latent Dirichlet Allocation method and transform a list of words into a topic vector. Our system uses this function to choose (from an utterance database) the utterance that best matches the current scenery. Then it estimates the user's level of involvement in the chat with a simple rule based on the length of their responses. If the user is actively involved in the chat topic, the robot continues the current topic using pre-defined derivative utterances. If the user's involvement sags, the robot selects a new topic based on the current scenery. The topic selection that is based on the current scenery was proposed in our previous work [Totsuka R, Satake S, Kanda T, et al. Is a robot a better walking partner if it associates utterances with visual scenes? ACM/IEEE Int. Conf. on Human–Robot Interaction (HRI2017), Aula der Wissenschaft, Vienna, Austria; 2017. p. 313–322]. Our main contribution is the whole chat system, which includes the user's involvement estimation. We implemented our system with a shoulder-mounted robot and conducted a user study to evaluate its effectiveness. Our experimental results show that users evaluated the robot with the proposed system as a better walking partner than one that randomly chose utterances.
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DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
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通讯作者：
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--
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通讯作者：
G. Bebis
DOI：
10.1109/roman.2006.314390
发表时间：
2006
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影响因子：
--
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通讯作者：
G. Sagerer