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Early Turn-Taking Prediction for Human Robot Collaboration

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자료유형E-Book
개인저자Zhou, Tian.
단체저자명Purdue University. Industrial Engineering.
서명/저자사항Early Turn-Taking Prediction for Human Robot Collaboration.
발행사항[S.l.] : Purdue University., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항147 p.
소장본 주기School code: 0183.
ISBN9780438368996
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 80-01(E), Section: B.
Adviser: Juan P. Wachs.
요약To enable natural and fluent human robot collaboration, it is critical for a robot to comprehend their human partners' on-going actions, predict their behaviors in the near future, and plan its actions accordingly. Specifically, the capability o
요약To that end, this dissertation presents the design and implementation of an early turn-taking prediction framework, centered around physical human robot collaboration tasks. The prediction framework leverages multimodal communication cues (both
요약The developed framework was evaluated in two important scenarios, the first one is healthcare where a robotic scrub nurse delivers surgical instruments to surgeons in the operating room. The second one is manufacturing where a robotic assembly a
일반주제명Robotics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International80-01B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000010

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