Bolsa 18/25782-5 - Robótica, Robôs sociais - BV FAPESP
Detecção autônoma de traços de personalidade em interação humano-robô
Aprendizado por demonstrações em cenários cooperativos de interação humano-robô
Estudo comparativo entre métodos de aprendizagem por reforço com aplicação na prod...
Interação de longa duração para aprendizado de comportamentos interativos utilizando deep reinforcement learning
Processo: 18/25782-5
Beneficiário: José Pedro Ribeiro Belo
Assunto(s): Robótica Robôs sociais Aprendizagem profunda Comportamento Interação homem-máquina
A robótica social representa um ramo da interação humano-robô que visa desenvolver robôs para atuar em ambientes não estruturados em parceria direta com seres humanos. É esperado que robôs sociais tenham a capacidade de interagir com seres humanos compreendendo sinais sociais e respondendo apropriadamente, a fim de promover uma interação "natural'' e socialmente aceitável entre humanos e robôs. O objetivo desta tese é a elaboração de um módulo para robôs sociais capaz de aprender automaticamente comportamentos interativos de seres humanos e, a partir disto, reagir de forma natural e adequada a estes comportamentos. Para atingir este objetivo, serão exploradas técnicas de aprendizado por reforço e aprendizagem profunda (deep reinforcement learning), além de aspectos específicos de interação de longa duração que permitirão ao robô memorizar interações passadas. Além disto, o sistema será agregado à arquitetura Cognitive Model Development Environment (CMDE), desenvolvida no Laboratório de Aprendizado de Robôs (LAR) da USP-São Carlos, direcionada para modelar aplicações que envolvam robótica social. Desta forma, esta tese contribui com a arquitetura adicionando um módulo de aprendizado de comportamentos interativos. Além disto, a validação do sistema será feita por meio de uma aplicação que permita uma análise de longo prazo, isto é, interação de longa duração com o robô, o qual irá armazenar interações e ações executadas, associadas ao reconhecimento do humano. (AU)