Resumen

El uso más común de los robots es disminuir eficazmente el esfuerzo humano con una producción deseable. En la interacción humano-robot, es esencial que ambas partes predigan las acciones subsecuentes basadas en sus acciones actuales para completar bien el trabajo cooperativo. Se ha dedicado mucho esfuerzo para lograr un trabajo cooperativo entre humano y robot de manera precisa. En el caso de la toma de decisiones, se observa a partir de estudios anteriores que el pronóstico a corto o mediano plazo tiene un horizonte temporal largo para ajustarse y reaccionar. Para abordar este problema, sugerimos un nuevo modelo de interacción basado en visión. El modelo propuesto reduce el problema de amplificación de errores aplicando las entradas previas a través de sus características, las cuales son recuperadas por una red de creencias profundas (DBN) mediante el mecanismo de la máquina de Boltzmann (BM). Además, presentamos un mecanismo para decidir el resultado posible (aceptar o rechazar). Dicho mecanismo evalúa el modelo en varios conjuntos de

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Robots; Interacción humano-robot; Trabajo cooperativo; Toma de decisiones; Modelo de interacción basado en visión; Red de creencias profundas
• Keywords:Robots; Human-robot interaction; Cooperative work; Decision making; Vision-based interaction model; Deep belief network