An intelligent robot, which has been developed recently, is no more a conventional robot widely known as an industrial robot. It is a computer system embedded in a machine and utilizes the machine as a medium not only for the communication between the human and the computer but also for the physical interaction among the human, the computer and their environment. Recent advances in computer technology have made it possible to create several of new types of human-computer interaction which are realized by utilizing intelligent machines. There is a continuing need for better understanding of how to design human/robot interface(HRI) to make for a more natural and efficient flow of information and feedback between robot systems and their users in both directions. In this paper, we explain the concept and the scope of HRI and review the current research trends of domestic and foreign HRL. The recommended research directions in the near future are also discussed based upon a comparative study of domestic and foreign HRI technology.
This paper deals with the emotional model of the software-robot. The software-robot requires several capabilities such as sensing, perceiving, acting, communicating, and surviving. and so on. There are already many studies about the emotional model like KISMET and AIBO. The new emotional model using the modified friendship scheme is proposed in this paper. Quite often, the available emotional models have time invariant human respond architectures. Conventional emotional models make the sociable robot get around with humans, and obey human commands during robot operation. This behavior makes the robot very different from real pets. Similar to real pets, the proposed emotional model with the modified friendship capability has time varying property depending on interaction between human and robot.
This paper presents interaction force control between a balancing robot and a human operator. The balancing robot has two wheels to generate movements on the plane. Since the balancing robot is based on position control, the robot tries to maintain a desired angle to be zero when an external force is applied. This leads to the instability of the system. Thus a hybrid force control method is employed to react the external force from the operator to guide the balancing robot to the desired position by a human operator. Therefore, when an operator applies a force to the robot, desired balancing angles should be modified to maintain stable balance. To maintain stable balance under an external force, suitable desired balancing angles are determined along with force magnitudes applied by the operator through experimental studies. Experimental studies confirm the functionality of the proposed method.
Study of human-robot Interaction gets more and more attention to expand the robot application for tasks difficult by robot alone. Developed countries are preparing for a new market by introducing the concept of 'Co-Robot' model of human-robot Interaction. Our research of direct teaching is a way to instruct robot's trajectory by human's handling of its end device. This method is more intuitive than other existing methods. The benefit of this approach includes easy and fast teaching even by non-professional workers. And it can enhance utilization of robots in small and medium-sized enterprises for small quantity batch production. In this study, we developed the algorithms for creating accurate trajectory from repeated inaccurate direct teaching and GUI for the direct teaching. We also propose the basic framework for direct teaching.
In this paper, an embedded system has been designed for force control application to interact between a robot arm and a human operator. Force induced by the human operator is converted to the desired position information for the robot to follow. For smooth operations, the impedance force control algorithm is utilized to represent interaction between the robot and the human operator by filtering the force. To improve the performance of position control of the robot arm, a velocity term has been obtained and tested by several filters. A PD controller for position control has been implemented on an FPGA as well. Experimental studies are conducted with the ROBOKER to test the functionality of the designed hardware.
People would like to be socially engaged not only with humans but also with robots. One of the most common ways in the robotic field to enhance human robot interaction is to use emotion and integrate emotional concepts into robots. Many researchers have been focusing on developing a robot's emotional expressions. However, it is first necessary to establish the psychological background of a robot's emotion generation model in order to implement the whole process of a robot's emotional behavior. Therefore, this article suggests a robot's motivational emotion model with value effectiveness from a Higgins' motivation definition, regulatory focus theory, and Circumplex model. For the test, a game with the best-two-out-of-three rule is introduced. Each step of the game was evaluated by the proposed model. As the results imply, the proposed model generated psychologically appropriate emotions for a robot in the given situation. The empirical survey remains for future work to prove that this research improves social human robot interaction.
This paper describes research on mental commit robot that seeks a different direction from industrial robot, and that is not so rigidly dependent on objective measures such as accuracy and speed. The main goal of this research is to explore a new area in robotics, with an emphasis on human-robot interaction. In the previous research, we categories robots into four categories in terms of appearance. Then, we introduced a cat robot and a seal robot, and evaluated them by interviewing many people. The results showed that physical interaction improved subjective evaluation. Moreover, a priori knowledge of a subject has much influence into subjective interpretation and evaluation of mental commit robot. In this paper, 133 subjects evaluated the seal robot, Paro by questionnaires in an exhibition at the National Museum of Science and Technology in Stockholm, Sweden. This paper reports the results of statistical analysis of evaluation data.
The communication method between human and robot is one of the important parts for a human-robot interaction. And speech is easy and intuitive communication method for human-being. By using speech as a communication method for robot, we can use robot as familiar way. In this paper, we developed TTS for human-robot interaction. Synthesis algorithms were modified for an efficient utilization of restricted resource in robot. And synthesis database were reconstructed for an efficiency. As a result, we could reduce the computation time with slight degradation of the speech quality.
This paper proposes a method to estimate the level of interest shown by visitors towards a specific target, a guide robot, in spaces where a large number of visitors, such as exhibition halls and museums, can show interest in a specific subject. To accomplish this, we apply deep learning-based behavior recognition and object tracking techniques for multiple visitors, and based on this, we derive the behavior analysis and interest level of visitors. To implement this research, a personalized dataset tailored to the characteristics of exhibition hall and museum environments was created, and a deep learning model was constructed based on this. Four scenarios that visitors can exhibit were classified, and through this, prediction and experimental values were obtained, thus completing the validation for the interest estimation method proposed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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