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문제 정의
- KISMET 연구의 목적은 로봇에게 사회적인 상호작용 능력을 심어주는 데 있다.
- 그러므로 본 연구에서는 자연스러운 HRI 구현을 위하여 “로봇인지 엔진'이라는 독창적인 통합 구조를 제안하였으며, 비동기/병렬 정보처리 구조, 다양한 지각정보들의 융합, 행위 결합을 위한 능동적인 지각정보 수집의 특징을 갖는다.
- 개관한다. 그리고 본론에서 HRI를 실현하기 위한 통합적 접근 방법으로 인지적 로봇 엔진을 제안하고 이를 호출자식별 문제에 적용한 실험결과를 보인다.
- 복잡하고 시끄러운 파티장에서 누군가가 자신을 호출하고 피호출자가 그것을 인지하는 과정을 살펴 보자. 호출자가 피호출자를 시끄러운 파티장 같은 환경에서 호출 한다면 그 호출음은 파티장의 여러가지 소리와 혼합되어 들리는 굉장히 불확실한 소리(위치에 대한 불확실, 호출했다는 믿음에 대한 불확실성을 내포) 가될 것이다.
- 본 연구에서는 로봇 행동의 강인성/자연성을 부여하는데 성공적이었던 behavior 개념을 즉각적 감지-행동 반응에만 한정하여 적용하지 않고, 불확실하고 불완전한 감지 환경에서 여러 센서와 이들 센서 정보로부터 제공되는 여러 증거를 자연적으로 융합하고, 또 더 필요한 증거를 행동을 통하여 수집하며, 이를 통하여주어 진 미션을 계획하는 보다 상위 차원의 로봇 인지 영역으로 확대하는 방안을 제안하였다. 또한 이러한 확장 behavior 인지 개념을 통하여 보다 강인하고 자연적이며 동시에 미션 수행에 효율적인 로봇을 실현할 수 있음을 실제 로봇에 적용한 실험을 통하여 보였다.
- 본 장에서는 Caller Identification Mission에 CRE 의 개념을 도입하여 Mission이 주어졌을 때 자신이 현재 보유한 Component만을 사용하여 어떠한 방식으로 불확실한 상황을 극복하며 어떻게 Mission으로 수렴해 가는지에 대해 실험하고 그 결과를 제시 하였다.
- 위에서 기술한 사람의 자연스러운 인지과정처럼 로봇이 하듯이 Component의 인식성능 극대화로 인한 인지가 아닌, 현재 가지고 있는 Component 상호 간의 자연스러운 통합을 통해서 신뢰할만한 판단을 할 수 있는 제어 구조를 구현하는 것이 Cognitive Robotic Engine(CRE)의 목표이다.
- 이 논문에서는 서비스 로봇에서의 HRI 연구의 최신동향을 살펴보고 HRI의 주요 이슈들과 인지적 관점에서의 HRI 실현을 위한 주요한 연구 과제들을 개관한다. 그리고 본론에서 HRI를 실현하기 위한 통합적 접근 방법으로 인지적 로봇 엔진을 제안하고 이를 호출자식별 문제에 적용한 실험결과를 보인다.
- 보여주고 있다. 이 상황에서는 영상 정보만을 가지고 충분히 호출자를 식별해 낼 수 있으므로 시간이 지남에 따라 자연스럽게 호출자에게 다가가는 것을 목표로 삼았다.
- 처음에 영상 정보를 통해서는 호출자를 찾아낼 수 없지만 호출의 음성이나 일정 크기 이상의 소리에 의해서 호출자가 있는지에 대한 Mission을 Invoke하고 소리의 방향을 찾다가 영상정보에서 호출자를 찾고 앞으로 다가갈 수 있다는 것이 이 상황의 목표가 되었다.
가설 설정
- 사람이 로봇을 호출할 때 여러 조건에 따라 다양한 상황이 연출될 수 있으나 구현된 CRE의 평가를 위하여 우리는 두 가지 상황만을 가정하였다. 첫 째는 호출자가 로봇의 앞에 위치하는 경우이고, 다른 하나는 호출자가 로봇의 옆 또는 뒤에 존재하는 경우이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.