Адам мен робот өзара әрекеттесуі: зерттеулер мен болашақ бағыттар

Адам-робот өзара әрекеттесуін зерттеу: қауіпсіздік, робот этикасы, AI, психология, дизайн. Робототехникамен қарым-қатынасты жақсарту жолдары.

11 мин оқу

100%

Дереккөз: Human–robot interaction — Wikipedia

Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.

Мазмұны

Кіріспе

Адам мен роботтар арасындағы өзара әрекеттесуді зерттеу

Адам-робот өзара әрекеттесуі (АРӨӘ) – адам мен роботтар арасындағы өзара әрекеттесуді зерттейтін сала. АРӨӘ – адам-компьютер өзара әрекеттесуі, жасанды интеллект, робототехника, табиғи тілді өңдеу, дизайн, психология және философия салаларының біріктірілген көп салалы ғылымы. Физикалық адам-робот өзара әрекеттесуі (ФАРӨӘ) деп аталатын тармағы, адамдардың робот жүйелерімен қауіпсіз қарым-қатынас жасауына мүмкіндік беретін құрылғыларды жобалауға бағытталған. Бұл үш заң инженерлер мен зерттеушілердің АРӨӘ саласындағы қауіпсіздік мақсаттарына шолу ұсынады, бірақ робот этикасы мен машина этикасы осы үш принциптен әлдеқайда күрделі. Дегенмен, АРӨӘ әдетте қауіпті роботтық жабдықтармен әрекеттесетін адамдардың қауіпсіздігіне басымдық береді. Бұл мәселені шешу үшін роботтарды этикалық агенттер (моральдық жауапкершілігі бар тұлғалар) ретінде қарастырудың философиялық тәсілінен бастап, қауіпсіздік аймақтарын құрудың практикалық тәсілдеріне дейін түрлі шешімдер бар. Бұл қауіпсіздік аймақтары адамның болуын анықтау үшін лидар сияқты технологияларды немесе машина мен оператордың арасында тікелей жанасуды болдырмау үшін физикалық кедергілерді пайдаланады. Бастапқыда АРӨӘ саласындағы роботтар жұмыс істеу үшін адамның араласуын қажет еткенімен, зерттеулер толық автономды жүйелердің 2000-шы жылдардың басына қарағанда қазіргі таңда әлдеқайда көп таралғанын көрсетті. Автономды жүйелерге бір уақытта жергілікті анықтау және карта жасау жүйелері (интеллектуалды роботтардың қозғалысын қамтамасыз ететін), сондай-ақ табиғи тілді өңдеу және жасау жүйелері (жақсы анықталған психологиялық өлшемдерге сәйкес келетін табиғи, адам сияқты өзара әрекеттесуді қамтамасыз ететін) кіреді. Антропоморфты роботтар (адам денесінің құрылымын еліктейтін машиналар) көбінесе биомиметика саласында сипатталады, бірақ көптеген зерттеулерде АРӨӘ саласымен байланысты. Бұл тенденцияны көрсететін роботтардың мысалдары – Willow Garage компаниясының PR2 роботы, NASA Robonaut және Honda ASIMO. Алайда, АРӨӘ саласындағы роботтар адам сияқты роботтармен ғана шектелмейді: Paro және Kismet роботтары адамдарда эмоционалдық реакцияны тудыруға арналған, сондықтан олар АРӨӘ санатына жатады. АРӨӘ мақсаттары өнеркәсіптік өндірістен (коботтар арқылы), медициналық технологиядан (реабилитация, аутизмге араласу, қарттарға көмек көрсету құрылғылары), ойын-сауықтан, адамның мүмкіндіктерін арттырудан және ыңғайлылығын қамтамасыз етуге дейін кең ауқымды. Сондықтан болашақ зерттеулер роботтармен көмектесетін іздеу-құтқару операциялары мен ғарыш зерттеулеріне бағытталған, сондай-ақ көптеген салаларды қамтиды.

Human–robot interaction (HRI) is the study of interactions between humans and robots. Human–robot interaction is a multidisciplinary field with contributions from human–computer interaction, artificial intelligence, robotics, natural language processing, design, psychology and philosophy. A subfield known as physical human–robot interaction (pHRI) has tended to focus on device design to enable people to safely interact with robotic systems. These three laws provide an overview of the goals engineers and researchers hold for safety in the HRI field, although the fields of robot ethics and machine ethics are more complex than these three principles. However, generally human–robot interaction prioritizes the safety of humans that interact with potentially dangerous robotics equipment. Solutions to this problem range from the philosophical approach of treating robots as ethical agents (individuals with moral agency), to the practical approach of creating safety zones. These safety zones use technologies such as lidar to detect human presence or physical barriers to protect humans by preventing any contact between machine and operator. Although initially robots in the human–robot interaction field required some human intervention to function, research has expanded this to the extent that fully autonomous systems are now far more common than in the early 2000s. Autonomous systems include from simultaneous localization and mapping systems which provide intelligent robot movement to natural language processing and natural language generation systems which allow for natural, human esque interaction which meet well defined psychological benchmarks. Anthropomorphic robots (machines which imitate human body structure) are better described by the biomimetics field, but overlap with HRI in many research applications. Examples of robots which demonstrate this trend include Willow Garage's PR2 robot, the NASA Robonaut, and Honda ASIMO. However, robots in the human–robot interaction field are not limited to human like robots: Paro and Kismet are both robots designed to elicit emotional response from humans, and so fall into the category of human–robot interaction. Goals in HRI range from industrial manufacturing through Cobots, medical technology through rehabilitation, autism intervention, and elder care devices, entertainment, human augmentation, and human convenience. Future research therefore covers a wide range of fields, much of which focuses on assistive robotics, robot assisted search and rescue, and space exploration.

Адам мен роботтың достық қарым-қатынасының мақсаты

Роботтар – физикалық әлемде қабылдау және әрекет ету қабілеттері бар жасанды агенттер, зерттеушілер оларды жұмыс кеңістігі деп атайды. Олардың қолданылуы зауыттарда кеңінен таралған, бірақ қазіргі кезде іздеу және құтқару, әскери қақтығыстар, мина мен бомбаларды табу, ғылыми зерттеулер, құқық қорғау, ойын-сауық және ауруханалық күтім сияқты маңызды салалардағы ең жоғары технологиялық дамыған қоғамдарда оларды көруге болады. Бұл жаңа қолдану салалары пайдаланушымен тығыз өзара әрекеттесуді білдіреді. Тығыздық тұжырымын толық мағынасында қарастыру керек – роботтар мен адамдар жұмыс кеңістігін бөліседі, сонымен қатар міндетті орындау тұрғысынан мақсаттары да ортақ. Мұндай тығыз өзара әрекеттесу роботтардың тиімділігі мен қауіпсіздігін арттыруға жұмыс істейтін робототехника ғалымдары үшін, сондай-ақ осы жаңа "достың" қазіргі қоғам үшін қандай пайда мен қауіп әкелетінін бағалау үшін жаңа теориялық модельдерді қажет етеді. Физикалық адам-робот өзара әрекеттесуі (pHRI) саласы негізінен адамдардың робот жүйелерімен қауіпсіз өзара әрекеттесуіне мүмкіндік беретін құрылғыларды жобалауға бағытталған, бірақ адамдар мен робот жүйелері арасындағы ағылшынды және көрнекті өзара әрекеттесуді қолдау үшін алгоритмдік тәсілдерді де дамытуда. Жасанды интеллекттің дамуымен зерттеулер ең қауіпсіз физикалық өзара әрекеттесуге, сондай-ақ мәдени критерийлерге сәйкес әлеуметтік тұрғыдан дұрыс өзара әрекеттесуге бағытталған. Мақсаты – роботпен интуитивті және оңай байланыс құру, сөйлеу, ишаралар және бет-әлпет арқылы. Керстин Даутенхан адам-робот өзара әрекеттесуін "роботикет" деп атайды, оны "адамдар үшін ыңғайлы және қабылданатын робот мінез-құлқының әлеуметтік ережелері (роботикет)" деп анықтайды. Робот біздің тілектеріміз бен бұйрықтарымызды білдіру әдісімізге бейімделуі керек, керісінше емес. Бірақ үйлер сияқты күнделікті ортада зауыттардағы немесе тіпті әскери ортадағыдан гөрі әлдеқайда күрделі әлеуметтік ережелер бар. Сондықтан роботқа қоршаған ортаның динамикалық модельдерін құру үшін қабылдау және түсіну қабілеттері қажет. Ол заттарды жіктеуі, адамдарды тануы және оларды табуы, сондай-ақ олардың эмоцияларын анықтауы керек. Динамикалық қабілеттерге деген қажеттілік робототехниканың барлық саласын дамытуға ықпал етеді. Сонымен қатар, әлеуметтік белгілерді түсіну және қабылдау арқылы роботтар адамдармен бірлескен жұмыс сценарийлерін іске асыра алады. Мысалы, 3D-принтерлер, лазерлік кескіштер сияқты жеке өндіріс машиналарын үйлерімізге енгізу арқылы роботтар бірлесіп басқаруды, үйлестіруді және бірлесіп міндеттерді орындауды жүзеге асыратын жағдайлар туындауы мүмкін. Өнеркәсіптік роботтар өндірістік құрастыру желілеріне енгізілді және адамдармен бірлесіп жұмыс істеуде. Мұндай роботтардың әлеуметтік әсері зерттелді және жұмысшылар әлі де роботтарды әлеуметтік тұлғалар ретінде қарастыратынын, түсіну және бірлесіп жұмыс істеу үшін әлеуметтік белгілерге сүйенетінін көрсетті. Адам мен робот арасындағы "қатынастың" когнитивтік модельдеуі психологтар мен робот зерттеушілері үшін пайдалы, пайдаланушыларды зерттеу екі тараптың да қызығушылығын қамтиды. Бұл зерттеулер адам қоғамының бір бөлігін құрайды. Адам мен антропоморфты робот арасындағы тиімді өзара әрекеттесу үшін мұндай жасанды агенттер мен жүйелерді жобалауда көптеген коммуникациялық дағдылар мен осыған байланысты мүмкіндіктер енгізілуі керек.

Robots are artificial agents with capacities of perception and action in the physical world often referred by researchers as workspace. Their use has been generalized in factories but nowadays they tend to be found in the most technologically advanced societies in such critical domains as search and rescue, military battle, mine and bomb detection, scientific exploration, law enforcement, entertainment and hospital care. These new domains of applications imply a closer interaction with the user. The concept of closeness is to be taken in its full meaning, robots and humans share the workspace but also share goals in terms of task achievement. This close interaction needs new theoretical models, on one hand for the robotics scientists who work to improve the robots utility and safety and on the other hand to evaluate the risks and benefits of this new "friend" for our modern society. The subfield of physical human–robot interaction (pHRI) has largely focused on device design to enable people to safely interact with robotic systems, but is increasingly developing algorithmic approaches in an attempt to support fluent and expressive interactions between humans and robotic systems. With the advance in AI, the research is focusing on one part towards the safest physical interaction but also on a socially correct interaction, dependent on cultural criteria. The goal is to build an intuitive, and easy communication with the robot through speech, gestures, and facial expressions. Kerstin Dautenhahn refers to friendly Human–robot interaction as "Robotiquette" defining it as the "social rules for robot behaviour (a 'robotiquette') that is comfortable and acceptable to humans" The robot has to adapt itself to our way of expressing desires and orders and not the contrary. But every day environments such as homes have much more complex social rules than those implied by factories or even military environments. Thus, the robot needs perceiving and understanding capacities to build dynamic models of its surroundings. It needs to categorize objects, recognize and locate humans and further recognize their emotions. The need for dynamic capacities pushes forward every sub field of robotics. Furthermore, by understanding and perceiving social cues, robots can enable collaborative scenarios with humans. For example, with the rapid rise of personal fabrication machines such as desktop 3d printers, laser cutters, etc., entering our homes, scenarios may arise where robots can collaboratively share control, co ordinate and achieve tasks together. Industrial robots have already been integrated into industrial assembly lines and are collaboratively working with humans. The social impact of such robots have been studied and has indicated that workers still treat robots and social entities, rely on social cues to understand and work together. On the other end of HRI research the cognitive modelling of the "relationship" between human and the robots benefits the psychologists and robotic researchers the user study are often of interests on both sides. This research endeavours part of human society. For effective human – humanoid robot interaction numerous communication skills and related features should be implemented in the design of such artificial agents/systems.

Жалпы адам ресурстарын зерттеу

Адам-компьютер өзара әрекеттесуі (HRI) саласындағы зерттеулер кең ауқымды, оның бір бөлігі HRI-дың мәніне қатысты жалпы мәселелерді қамтиды.

Адамды қабылдау әдістері

Адамды қоршаған ортада қабылдау әдістері сенсорлық ақпаратқа негізделген. Microsoft компаниясы басшылық еткен сенсорлық компоненттер мен бағдарламалық құралдарды зерттеу, адамның кинематикасын анықтау үшін пайдалы нәтижелер береді (Kinect-ке қараңыз). Ескі әдіс мысалы, түс ақпаратын пайдалану, мысалы, ашық терілі адамдардың қолдары киімдерінен ақын болады. Қандай жағдайда болса да, адамның алдын ала жасалған моделі сенсорлық деректерге бейімделуі мүмкін. Робот өзінің айналасындағы ортаның 3D картасын жасайды немесе (роботтың дербестік деңгейіне байланысты) осы картаға адамдардың орналасқан жерлері белгіленеді. Көптеген әдістер ортаны көру арқылы 3D модель құруға бағытталған. Проприоцепциялық сенсорлар роботқа өзінің күйі туралы ақпарат беруге мүмкіндік береді. Бұл ақпарат белгілі бір анықтамаға қатысты. Адамның жеке кеңістігін қабылдау және жоспарлау үшін проксимика теориялары қолданылуы мүмкін. Сөйлеуді тану жүйесі адамның тілегін немесе бұйрығын түсіндіру үшін пайдаланылады. Проприоцепция, сенсор және сөйлеу арқылы алынған ақпаратты біріктіру арқылы адамның орны мен күйі (тұрған, отырған) анықталады. Осы тұста, табиғи тілді өңдеу компьютерлер мен адам (табиғи) тілдері арасындағы өзара әрекеттесуге, әсіресе компьютерлерді табиғи тіл деректерінің үлкен көлемін өңдеуге және талдауға бағдарламалауға қатысты. Мысалы, нейрондық желілердің архитектурасы және оқыту алгоритмдері, сөздердің түрлерін анықтау, сөз тіркестерін бөлу, атаулы тұлғаларды тану және семантикалық рөлдерді белгілеу сияқты әртүрлі табиғи тілді өңдеу тапсырмаларына қолданылуы мүмкін.

Қозғалыс жоспарлау әдістері

Динамикалық ортада қозғалысты жоспарлау – қазіргі таңда 3-тен 10-ға дейін еркіндік дәрежесі бар роботтар үшін ғана мүмкін болатын мәселе. Адам тәрізді роботтар немесе тіпті екі манипуляторлы роботтар, олардың еркіндік дәрежесі 40-қа дейін жете алады, қазіргі технологиялармен динамикалық ортада жұмыс істеуге қолайлы емес. Дегенмен, кіші өлшемді роботтар адамдармен соқтығысуды болдырмайтын траекторияларды есептеу үшін потенциалдық өріс әдісін пайдалана алады.

Адам мен роботтың үйлестіру әдістері

Адам-робот өзара әрекеттесуі саласындағы көптеген зерттеулер адамдар мен роботтардың қалай тиімді ынтымақтастықта жұмыс істеуі мүмкін екенін қарастырды. Ынтымақтастықта жұмыс істеу кезінде адамдар үшін маңызды әлеуметтік сигнал – ортақ қызметтің бірдей түсінілуі. Осы мақсатта зерттеушілер әртүрлі әдістер арқылы роботты алдын ала басқаруды зерттеді, оның ішінде: көзді қадағалау арқылы адамдардың мінез-құлқын бақылау, адамның мақсатын болжау және роботтың белсенді әрекеттері. Зерттеулер алдын ала басқарудың пайдаланушыларға реактивті басқаруға қарағанда тапсырмаларды жылдам орындауға көмектесетінін көрсетті. Роботтарға әлеуметтік сигналдарды бағдарламалаудың кең таралған тәсілі – алдымен адамдардың өзара әрекеттесуін зерттеу, содан кейін алынған білімді роботқа беру. Мысалы, адам-робот ынтымақтастығындағы үйлестіру механизмдері нейробиологиялық зерттеулерге негізделген, олар әлеуметтік контексте адамдардың қабылдауын және іс-қимылын зерттеу арқылы адамдардың бірлескен әрекеттерін қалай қамтамасыз етуге болатынын анылады, бұл оқшауланған зерттеулерден өзгеше. Бұл зерттеулер тапсырманың ортақ түсінігін сақтаудың топтағы тапсырмаларды орындау үшін өте маңызды екенін көрсетті. Мысалы, авторлар бірлесіп жүргізу тапсырмасын қарастырды, онда жылдамдату және тежеу жауапкершілігі бөлінді, яғни бір адам жылдамдатуға, екіншісі тежеуге жауапты болды. Зерттеу көрсетті, жұптар бір-бірінің әрекеттерінің уақыты туралы кері байланыс алғанда ғана жеке адамдармен бірдей нәтижеге жетеді. Ұқсас зерттеулер адамдар арасындағы алмасуды, мысалы, дастарқандағы тағамдарды беру сияқты тұрмыстық жағдайларда зерттеді, бұл адам-робот алмасуын бейімдеп басқаруға мүмкіндік береді. Адам факторы мен эргономика саласындағы қоймалар мен супермаркеттердегі адамдар арасындағы алмасу туралы тағы бір зерттеуде берушілер мен алушылардың алмасу тапсырмаларын әртүрлі қабылдайтыны анықталды, бұл пайдаланушыға бағытталған адам-робот ынтымақтастығы жүйелерін жобалау үшін маңызды салдарларға ие. Соңғы зерттеулер үйлестіруді жақсарту үшін құрастыру тапсырмаларын бір орындағы жұмысшылар арасында автоматты түрде бөлетін жүйені зерттеді.

A large body of work in the field of human–robot interaction has looked at how humans and robots may better collaborate. The primary social cue for humans while collaborating is the shared perception of an activity, to this end researchers have investigated anticipatory robot control through various methods including: monitoring the behaviors of human partners using eye tracking, making inferences about human task intent, and proactive action on the part of the robot. The studies revealed that the anticipatory control helped users perform tasks faster than with reactive control alone. A common approach to program social cues into robots is to first study human–human behaviors and then transfer the learning. For example, coordination mechanisms in human–robot collaboration are based on work in neuroscience which examined how to enable joint action in human–human configuration by studying perception and action in a social context rather than in isolation. These studies have revealed that maintaining a shared representation of the task is crucial for accomplishing tasks in groups. For example, the authors have examined the task of driving together by separating responsibilities of acceleration and braking i. e., one person is responsible for accelerating and the other for braking; the study revealed that pairs reached the same level of performance as individuals only when they received feedback about the timing of each other's actions. Similarly, researchers have studied the aspect of human–human handovers with household scenarios like passing dining plates in order to enable an adaptive control of the same in human–robot handovers. Another study in the domain of Human Factors and Ergonomics of human–human handovers in warehouses and supermarkets reveal that Givers and Receivers perceive handover tasks differently which has significant implications for designing user centric human–robot collaborative systems. Most recently, researchers have studied a system that automatically distributes assembly tasks among co located workers to improve co ordination.

Адам денсаулығы саласындағы зерттеулерге пайдаланылатын роботтар

Кейбір зерттеулер жаңа роботты жасаумен айналысса, ал басқалары зерттеу жүргізу үшін қолда бар роботтарды қолданады. Көп қолданылатын роботтардың ішінде – Нэо, адам тәрізді және бағдарламаланатын робот. Пеппер, тағы бір әлеуметтік адам тәрізді робот, және Мисти, бағдарламаланатын серік робот.

Қолданылу салалары

Адам-робот өзара әрекеттесуінің қолданыс салаларына адамдар өнеркәсіп, медицина және серіктестік мақсатында пайдаланатын роботтық технологиялар жатады.

Өнеркәсіптік роботтар

Өнеркәсіптік роботтар адамдармен бірлесіп жұмыс істеу үшін енгізілді, осы арқылы өндірістік жұмыстар атқарылады. Адамдардың мәселені шешудің әртүрлі жолдарын қарастыру, барлық нұсқалардың арасынан ең тиімдісін таңдау және роботтарға тапсырмаларды орындауды жүктеу мүмкіндігі бар болса, роботтар қайталанатын және қауіпті жұмыстарды орындауда жоғары дәлдік пен тұрақтылықты қамтамасыз етеді. Өнеркәсіптік роботтар мен адамдардың бірлескен жұмысы роботтардың өндіріс және құрастыру тиімділігін арттыруға қабілетті екенін көрсетеді.

Оңалту

Реабилитациялық робот – денсаулық сақтау саласында қолданылатын роботтан көмек алатын жүйенің бір мысалы. Бұл типтегі робот инсульттан кейін сақталған немесе неврологиялық зақымдарға ұшыраған адамдарға қол және саусақ қозғалыстарын қалпына келтіруге көмектеседі. Соңғы онжылдықтарда адам мен роботтың бір-бірімен қарым-қатынасы реабилитациялық роботтарды жобалау кезінде ескерілетін маңызды факторлардың бірі болды. Күнделікті физикалық жаттығуларда көмектесу арқылы, роботтардың физикалық көмегі қарт адамдарға тәуелсіздік сезімін сыйлайды, өздеріне өздері күтім жасай алатындарына және өз үйлерінде қала алатындарына сендіреді. Бір күтім үйіндегі ұзақ мерзімді зерттеу көрсетті, күтім саласындағы қызметкерлер тұрғындармен күнделікті жұмыстарында роботтарды пайдалануға дайын екенін. Бірақ роботтар қолдануға дайын болғанымен, оларға адам ассистенттері қажет екені де анықталды, олар адам еңбек күшін толығымен алмастыра алмайды, бірақ оларға көмектесе алады және жаңа мүмкіндіктер ұсынады.

Аутизмге қарсы іс-қимыл

Соңғы он жылда адам-робот өзара әрекеттесуі аутизмді түзетуде үміттендіретін нәтижелер көрсетті. Аутизм спектрінің бұзылыстары (АСБ) бар балалар роботтармен адамдарға қарағанда оңайрақ байланыс жасайды, ал әлеуметтік роботтарды пайдалану осы балаларға көмектесудің тиімді тәсілі саналады. Оқытушы рөлінде робот оқушыға нұсқаулар, ақпарат береді және жеке назар аударады. Құрдас оқушы рөлінде робот оқушыларға "оқыту арқылы үйренуге" мүмкіндік береді.

Оңалту

Роботтарды бірлесіп жұмыс істейтін роботтар ретінде конфигурациялауға болады және оларды моторлық бұзылыстары бар пайдаланушыларды оңалту үшін қолдануға болады. Автоматты сөйлеуді тану, көз қозғалысын қадағалау және тағы да басқа түрлі интерактивті технологияларды пайдалану арқылы моторлық бұзылыстары бар пайдаланушылар роботты басқарып, оны электро-арбаны басқару, заттарды манипуляциялау және басқа да оңалту шаралары үшін пайдалана алады.

Автоматты түрде жүргізу

Адам мен робот арасындағы өзара әрекеттесудің нақты мысалы – автоматтандырылған жүргізудегі адам мен көлік арасындағы өзара әрекеттесу. Адам мен көлік арасындағы ынтымақтастықтың мақсаты – автоматтандырылған жүргізу жүйелерінде қауіпсіздік, сенімділік және жайлылықты қамтамасыз ету. Бұл жүйенің үнемі жетілдірілуі және толық және жоғары деңгейде автоматтандырылған көліктерге қарай прогресс жасауы, жүргізу тәжірибесін қауіпсіз және тиімді етуге бағытталған, онда күтпеген жағдайларда, мысалы, жаяу адамның рұқсат етілмеген жерден көшеден өтуі сияқты жағдайларда, адамның жүргізу процесіне араласу қажеттілігі болмайды. Жүйе автономияны және ақпаратты, мысалы, жабу карталарын, GPS деректерін және жоғары сапалы іздеу бейнематериалдарын біріктіре, адамдарға берілген шектеулі уақыт ішінде іздеу-құтқару жұмыстарын тиімді орындауға көмектеседі. Бұл қиындық ғарышкерлерге көмектесетін және олардың миссиялары кезіндегі жұмыстарын қолдайтын планеталық роверлерді әзірлеу қажеттігін анықтады.

ACE АИ, сенсорлар және робототехниканың қоғамдағы болашақ қолдануы жөніндегі халықаралық конференция

Халықаралық конференция жасанды интеллект, сенсорлар және робототехниканың қоғамдағы болашақ қолданылуына арналған, қазіргі заманғы зерттеулерді қарастырып, технологиялардың болашақ қиындықтары мен жасырын әлеуетін көрсетеді. Конференцияға қабылданған материалдар "Болашақ робот өмірі журналының" жылдық арнайы санында жарияланады.

IEEE робот пен адам арасындағы интерактивті байланыс жөніндегі халықаралық симпозиумы

IEEE халықаралық роботтар мен адамдардың өзара әрекеттесу симпозиумы (RO MAN) 1992 жылы профессор Тошио Фукуда, Хисато Кобаяши, Хироши Харашима және Фумио Харалар құрған. Бастапқы семинарларға көбінесе жапондық ғалымдар қатысты, ал алғашқы жеті семинар Жапонияда өтті. 1999 жылдан бері семинарлар Еуропа мен АҚШ-та, сондай-ақ Жапонияда ұйымдастырылып келеді, ал қатысу халықаралық деңгейде жүзеге асырылуда.

Адам мен робот арасындағы өзара іс-қимыл туралы ACM/IEEE халықаралық конференциясы

Бұл конференция адам-робот өзара әрекеттесу саласындағы ең үздік конференциялардың бірі болып табылады және өте қатаң қарастыру процесіне ие. Орташа қабылдау көрсеткіші 26%, ал орташа қатысушылар саны 187. Конференцияға түсетін материалдардың шамамен 65%-ы АҚШ-тан келіп түседі, ал ұсынылған материалдардың жоғары сапасы HRI мақалаларына орташа есеппен 10 сілтеме жасалғандығынан көрінеді.

HRI 2006, Солт-Лейк-Сити, Юта, АҚШ, Қабылдау көрсеткіші: 0.29
HRI 2007, Вашингтон, округ Колумбия, АҚШ, Қабылдау көрсеткіші: 0.23
HRI 2008, Амстердам, Нидерланды, Қабылдау көрсеткіші: 0.36 (баяндамалар үшін 0.18)
HRI 2009, Сан-Диего, Калифорния, АҚШ, Қабылдау көрсеткіші: 0.19
HRI 2010, Осака, Жапония, Қабылдау көрсеткіші: 0.21
HRI 2011, Лозанна, Швейцария, Толық мақалалар үшін қабылдау көрсеткіші: 0.22
HRI 2012, Бостон, Массачусетс, АҚШ, Толық мақалалар үшін қабылдау көрсеткіші: 0.25
HRI 2013, Токио, Жапония, Толық мақалалар үшін қабылдау көрсеткіші: 0.24
HRI 2014, Билефельд, Германия, Толық мақалалар үшін қабылдау көрсеткіші: 0.24
HRI 2015, Портленд, Орегон, АҚШ, Толық мақалалар үшін қабылдау көрсеткіші: 0.25
HRI 2016, Крайстчерч, Жаңа Зеландия, Толық мақалалар үшін қабылдау көрсеткіші: 0.25
HRI 2017, Вена, Австрия, Толық мақалалар үшін қабылдау көрсеткіші: 0.24
HRI 2018, Чикаго, АҚШ, Қабылдау көрсеткіші: 0.24
HRI 2021, Боулдер, АҚШ, Толық мақалалар үшін қабылдау көрсеткіші: 0.23

Курстар

Көптеген университеттер Адам-робот өзара әрекеттесуі бойынша курстар ұсынады.