Тема мотивации является ключевым вопросом для различных сценариев взаимодействия человека и робота. Интерактивные аспекты мотивации могут изучаться при взаимодействии людей между собой и строиться на их основе для моделирования интерактивного поведения робота.
Используя этнографический подход, ученые исследовали факторы, влияющие на формирование мотивационно-актуальных процессов в замкнутом цикле велосипедной деятельности. Он предлагают интерактивную, основанную на действиях модель мотивации для HRI, которая была внедрена в автономную роботизированную систему и апробирована в ходе долгосрочного исследования HRI. Модель основана на микроанализе внутренних курсов велоспорта и привела к адаптации специфических диалоговых моделей для HRI. Качественная оценка, сопровождаемая количественным анализом, показала, что передача моделей взаимодействия была успешной, когда участники получали пользу от опыта взаимодействия (например, эффективность, субъективное ощущение мотивации).
Заниматься спортом крайне важно для здоровья и благополучия. Однако целый ряд факторов в нашей повседневной жизни часто мешает нам регулярно заниматься спортом и, следовательно, указывает на важность мотивации.
Как может помочь робот-тренер
В частности, во время тренировки люди, как правило, более мотивированы и работают лучше, если их сопровождает личный тренер. Это особенно актуально для людей, работающих в закрытых условиях (например, для астронавтов, выполняющих долгосрочные космические полеты). Они сталкиваются с множеством физиологических и психологических проблем, поэтому ежедневная тренировка особенно важна. Однако в закрытых условиях, таких как космические станции, обратная связь в реальном времени во время учений, зачастую невозможно из-за технических ограничений (например, из-за задержек наземной связи и т.д.).
Таким образом, роботизированная или виртуальная поддержка может быть полезна, потому что она может быть расположена и настроена в соответствии с производительностью пользователя. В настоящее время изучаются коммуникабельные роботы для поддержки людей в самых разных повседневных ситуациях (например, спортивные тренировки, репетиторство).
В целом, мотивация изучается психологами с акцентом на индивидуальный уровень. Однако мотивация в ситуации с двумя (или более) участниками также является интерактивным явлением, которое включает в себя мультимодальность и, следовательно, имеет интерактивные аспекты, которые могут быть особенно хорошо изучены.
Этнографический подход позволяет исследовать факторы, влияющие на формирование мотивационно-актуальных процессов в замкнутом цикле. Результатом качественного анализа стала интерактивная, основанная на действиях модель мотивации, которая направлена на эмуляцию коммуникационных ресурсов и последовательного потока, используемого преподавателем. Затем эта модель была реализована в роботе NAO, которая выступала в качестве инструктора по велоспорту в помещении.
Роботизированная система
Этнографический анализ фитнес-инструкторов показал, что взаимодействие во время езды на велосипеде в помещении слабо ощутимое и зависит от действий обучаемого. Ученые использовали эти наблюдения в качестве руководства по созданию автономной системы, которая проводить тренировку и дать им соответствующую обратную связь, основанную на выполнении определенных указаний.
В качестве целевой роботизированной платформы мы использовали гуманоид Nao. Разработка и внедрение такой системы сопряжено с целым рядом проблем, с которыми необходимо справиться. Система должна была быть восприимчивой к тренировочному процессу, жизненно важным данным и позициям пользователя, кроме того, она должна была принимать решения на основе этих параметров, она должна реагировать на эти решения с помощью систем диалога и мультимодальной обратной связи (например, речь, жест, ориентация головы и изменение цвета светодиодов), чтобы дать пользователю корректирующую или позитивную обратную связь.
В связи с нетехнической направленностью этой работы, ученые лишь в общих чертах описывают внедрение и детали компонентов системы. Поведение робота в сценарно-зависимых ситуациях тренировки инициируется моделью мотивации на основе действия, построенной в виде диаграммы состояния.
Взаимоотношения запускают ситуационно-зависимые схемы взаимодействия, которые разработаны в диалоговой системе. Эти модели взаимодействия затем выполняют мультимодальное поведение. Помимо воплощенного видения обнаружения лиц и маркеров для локализации, роботы не воплощали восприятие для определения физического состояния и состояния пользователя. Это:
- Велокомпьютер: Участники тренировались велосипеде, который обеспечивает точные значения текущей частоты вращения, мощности и скорости. Это позволяет системе обнаруживать отклонения значений и реагировать адекватным образом
- Обнаружение положения и педали: Для оценки положения участников на велосипеде были использованы две 3D камеры, одна перед велосипедом, а другая рядом с велосипедом. Компонент осанки использовался для определения того, сидел ли спортсмен или стоял.
- Монитор частоты сердечных сокращений: Для того, чтобы робот мог оценить работу участника и определить физический предел, роботу необходимо знать частоту сердечных сокращений участника с помощью кардиопередатчика. Это позволило записать также колебания частоты сердечных сокращений.
Вот так и получается, что тренерами будущих чемпионов могут стать роботы :)
Делитесь своим мнением в комментариях
