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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
  • 我们目前的项目专注于通过自然语言对话和各种环境下的动态机器人自主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，用于未知环境中的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健壮的、容错的多代理系统基础设施(称为ADE)，以确保未来机器人的持续、长期运行。
产品组合

  • 研究

    • 情感控制与进化
    • 情感和认知之间的相互作用
    • 人机交互的认知机器人技术
    • 体现情境的自然语言交互
    • 基于多尺度agent的认知建模
    • 为复杂机器人构建开发环境

    • 婴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具象
      多模式习惯化的计算模型，以探索在非常年幼的婴儿中观察到的学习的时间和社会限制。特别地，该模型能够解释实证结果，表明听觉词汇刺激必须与视觉刺激运动同步呈现，才能将两者联系起来。

    • HRI中联合注意的多模态实时模式研究
      单词学习任务

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

      十字线表示参与者此时的眼睛凝视。在这个例子中，机器人没有跟随参与者的注意力。

    • 开放世界中人机合作的规划

    • 一个Pioneer P3-AT，在其上验证了规划器集成。