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Emotion-augmented continual learning for empathic robot behavior
DOI:10.1016/j.eswa.2025.131075.png)
摘要
En 中文
• 开发了一种用于共情机器人的情绪增强持续学习模型。
• 量化了真实情绪与预测情绪之间的性能差距。
• 表明情绪线索能稳定学习并缓解灾难性遗忘。
• 评估了情绪增强模型在不同学习范式下的表现一致性。
• 通过真实世界的人机交互研究验证了其实用性。
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
Brain-inspired bodily self-perception model for robot rubber hand illusion机器人橡胶手幻觉的大脑启发身体自我感知模型
PATTERNS
IF7.4
Mind Your Manners! A Dataset and a Continual Learning Approach for Assessing Social Appropriateness of Robot Actions注意礼仪!一个用于评估机器人行为社交适宜性的数据集和持续学习方法,前沿
Toward Robot Self-Consciousness (II): Brain-Inspired Robot Bodily Self Model for Self-Recognition走向机器人自我意识 (II): 用于自我识别的受大脑启发的机器人身体自我模型
Real-time emotion generation in human-robot dialogue using large language models使用大型语言模型在人机对话中的实时情感生成
Coupled Multimodal Emotional Feature Analysis Based on Broad-Deep Fusion Networks in Human-Robot Interaction人机交互中基于宽-深融合网络的耦合多模态情感特征分析

