Stiamo svilupando sistemi di Intelligenza Artificiale per identificare da dati provenienti da sensori (accelerometri, sensori di suono, sensori di distanza, sensori di pressione, sensori capacitivi, videocamere) come una persona sta interagendo con un oggetto robotico interattivo, con lo scopo, da un lato, di ridurre situazioni rischiose prevenendole (ad esempio, il robot reagisce se percepisce che sta per essere lanciato) o evideziandole, dall’altro lato di ottimizzare il comportamento del robot rispetto allo specifico uso che se ne fa, eventualmente identificando la strategia migliore per ottenere il risultato desiderato con l’utente specifico, infine per ottenere una valutazione obiettiva dell’interazione e dell’attivita’ svolta, che possa anche guidare l’interazione autonoma .
Alcuni risultati sono stati pubblicati in questi articoli:
- Brivio, A., Rogacheva, K., Lucchelli, M., & Bonarini, A. (2021). A soft, mobile, autonomous robot to develop skills through play in autistic children. Paladyn, Journal of Behavioral Robotics, 12(1), 187-198.
doi: 10.1515/pjbr-2021-0015 - Alhaddad, A. Y., Cabibihan, J. J., & Bonarini, A. (2021). Datasets for recognition of aggressive interactions of children toward robotic toys. Data in brief, 34, 106697.
doi: 10.1016/j.dib.2020.106697 - Alhaddad, A.Y., Cabibihan, JJ., Bonarini, A., (2020). Influence of Reaction Time in the Emotional Response of a Companion Robot to a Child’s Aggressive Interaction. International Journal of Social Robotics,
doi:10.1007/s12369-020-00626-z - Alhaddad, A.Y., Cabibihan, JJ., Bonarini, A., (2019) Recognition of Aggressive Interactions of Children Toward Robotic Toys, 28th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), New Delhi, India, 2019, pp. 1-8,
doi: 10.1109/RO-MAN46459.2019.8956375.