ENGINEERINGNET.BE - Nu robots steeds vaker buiten onderzoekslaboratoria worden ingezet, wordt het belangrijker dat ze sociale signalen van mensen kunnen begrijpen.
AI-wetenschapper Linlin Cheng onderzocht of sociale robots de menselijke blik kunnen interpreteren met gewone camera's, zonder gespecialiseerde hardware voor oogtracking.
Cheng: ‘Traditionele eye-trackers kunnen nauwkeurige metingen leveren, maar zijn duur, kunnen als opdringerig worden ervaren en zijn moeilijk in te zetten buiten gecontroleerde laboratoriumomgevingen. Daarom heb ik onderzocht of traceren van de blikrichting een praktisch alternatief kan zijn.’
De resultaten wijzen erop dat dit mogelijk is. ‘Robots kunnen met een gewone camera een bruikbaar beeld krijgen van waar iemand naar kijkt, zonder dat daarvoor speciale apparatuur voor oogtracking nodig is,’ zegt Cheng.
‘Het werkt goed voor het herkennen van iemands algemene aandachtspatroon, bijvoorbeeld of iemand naar de robot kijkt of naar een taak voor zich. Dat geldt vooral wanneer de robot en de persoon zich op één tot twee meter afstand van elkaar bevinden.’
Snelle blikken en plotselinge veranderingen in aandacht zijn moeilijker vast te leggen. ‘Dat is een natuurlijk onderdeel van menselijk gedrag, maar kunnen moeilijk door een camerasysteem worden geregistreerd.’
‘Ik heb laten zien dat een robot wel dit soort bliktracking kan gebruiken om op te merken wanneer iemand een taak heeft voltooid, waarbij alleen goedkope camera's worden gebruikt in plaats van dure laboratoriumapparatuur.’
Dat kan toepassingen mogelijk maken in de zorg, het onderwijs en de industrie. Een ondersteunende robot in een werkplaats kan zo detecteren dat iemand een taak heeft voltooid door simpelweg te volgen hoe diens blik van de taak weggaat.
Omdat het systeem gebruikmaakt van apparatuur die al op veel robots beschikbaar is, kan de aanpak een van de barrières voor het inzetten van sociale robots in alledaagse omgevingen verkleinen.
Om vast te stellen hoe goed de aanpak werkt, combineerde het onderzoek technische vergelijkingen met experimenten tussen echte mensen en robots. De bevindingen laten zien dat robots niet iedere oogbeweging perfect hoeven te registreren om meer sociale signalen van mensen te kunnen gebruiken.
Een gewone camera kan al voldoende informatie bieden om de algemene aandachtsrichting van een persoon te begrijpen en die informatie te gebruiken voor natuurlijkere interactie.
Het onderzoek wijst daarmee op een praktische mogelijkheid om robots te laten reageren op basale menselijke sociale signalen zonder gespecialiseerde apparatuur.
