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塔夫茨大学-人力资源研究所
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  • 提供配置文件
  • 我们目前的项目侧重于通过自然语言对话和动态机器人自主在各种环境中进行有效的人机交互，包括搜索和救援场景或轮椅和远程呈现操作。在这种背景下，我们正在开发新的机制，用于在未知环境中进行情境自然语言理解和多模态信息集成。这些机制被集成到我们的DIARC架构中，用于自然的人机交互。我们还在为机器人架构开发一个强大的、容错的多智能体系统基础设施(称为ADE)，以确保未来机器人的持续、长期运行。
产品组合

  • 研究

    • 情感控制和进化
    • 情感和认知之间的相互作用
    • 人机交互的认知机器人
    • 具体的自然语言互动
    • 基于多尺度主体的认知建模
    • 复杂机器人的架构开发环境

    • 幼儿词汇参照学习的时间、环境和社会约束:多模态习惯化的神经机器人模型

    • 我们提出了一个基于神经解剖学的体现
      多模态习惯化的计算模型，探索时间和社会约束的学习观察到非常年幼的婴儿。特别是，该模型能够解释经验结果，表明听觉单词刺激必须与视觉刺激运动同步呈现，才能使两者相关联。

    • 研究HRI中联合注意的多模态实时模式
      单词学习任务

    • 从参与者的第一人称视角拍摄的快照，坐在桌子对面的机器人，试图教机器人物体的名称。

      交叉的毛发表示参与者此刻的目光。在这个例子中，机器人并没有跟随参与者的注意力。

    • 开放世界中人机组队的规划

    • 验证了规划器集成的先锋P3-AT。