Mar, 2022

教授机器人跨越功能表达动作空间

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TL;DR本文主要介绍了通过学习情感空间映射来实现机器人在情感任务中的表现，通过用户反馈的学习方式，实现深度学习每个情感的代价函数，并将其映射到情感空间上，从而可以将用户反馈用于学习所有情感，生成各种情感的轨迹并做出相应表现。本文提出的方法已在多个测试实验中得到应用和验证。
发现论文，激发创造
  • 面向社交机器人的数据驱动情感身体语言生成

    采用深度学习生成模型来生成机器人情感表情，通过几个手动设计的机器人身体表达生成一个新的符合上下文感知的表达。评估结果表明，生成的表情与手动设计的表情没有显著差异，且能达到不同目标情绪的效果。

    May, 2022

  • 从分类情绪中实现情绪的维度检测

    本文介绍一种使用 RoBERTa-Large 进行监督学习，通过最小化预测 VAD 得分分布与分类情感分布之间的 EMD 损失，同时分类情感类别和预测 VAD 得分的方法，其在情感分类和与地面真值 VAD 得分之间具有显著的正相关性，并利用情感数据进行训练和预测。

    Nov, 2019

  • 指导机器人探索的视觉可供性预测

    通过学习视觉契合来指导机器人探索，并使用基于 Transformer 的模型来学习 VQ-VAE 潜在嵌入空间中条件分布，从而展现模型的组合泛化能力。训练完成的契合模型可用于机器人操作策略学习中的目标抽样分布。

    May, 2023

  • 基于隐式人类反馈的任务学习 EMPATHIC 框架

    本文提出了一种基于数据驱动的框架 EMPATHIC，该框架可以从人类面部表情等隐式反馈中学习如何优化机器人执行任务的表现，其中包括使用深度神经网络将隐式反馈转化为任务统计数据以及应用该框架在机器人操纵路径评估等多个领域的实例。

    Sep, 2020

  • 一种多任务学习与生成框架：情感价值 - 唤起度、动作单位和基本表情

    本论文针对情感分析的各个领域进行了研究，提出了基于神经网络的多任务学习方法，该方法有效地应用于 Aff-Wild 情感数据库的新注释部分并实现了良好的性能。

    Nov, 2018

  • 从活动识别的角度进行情绪识别

    通过探索深度学习体系结构在持续情感识别方面的应用，我们提出了一种新颖的三流端到端深度学习回归流程，其中包含一个注意力机制，该机制是基于多个最先进的动作识别系统的子模块的一种组合设计。定量分析表明，所提出的模型优于情感识别和动作识别模型的多个标准基线。

    Mar, 2024

  • VoxPoser：使用语言模型构建可组合的三维价值地图，实现机器人操作

    使用大型语言模型综合视觉 - 语言模型，生成适用于各种机器人操作的闭环轨迹。

    Jul, 2023

  • 运动 VAE 使用的角色控制器

    该篇论文介绍了如何使用基于数据驱动的生成模型，结合深度强化学习算法来实现基于多段运动捕捉数据的真实人体动作生成，并分析了 Motion VAEs 的局限性。

    Mar, 2021

  • 深度视觉预见性规划机器人动作

    本论文提出一种基于无标注训练数据的方法，结合深度动作条件视频预测模型和模型预测控制，使真实机器人能够进行非抓取操作，比如推动物体，并且可以处理训练过程中没有出现过的新物体。

    Oct, 2016

  • ARBEE: 自动识别野外身体表情情绪的探索

    本研究提出了一种可扩展可靠的众包方法，用于收集自然状态下的人类身体语言数据，建立了一个大型数据集并通过统计分析揭示了许多有趣的想法。通过使用 Laban Movement Analysis 等特征，我们开发并评估了一个名为 ARBEE 的系统，该系统能够基于身体动作识别情感表达。

    Aug, 2018