Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2505.24266v2

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 机器人技术

arXiv:2505.24266v2 (cs)
[提交于 2025年5月30日 (v1) ,最后修订 2025年6月5日 (此版本, v2)]

标题: SignBot:学习人类与人形机器人手语交互

标题: SignBot: Learning Human-to-Humanoid Sign Language Interaction

Authors:Guanren Qiao, Sixu Lin, Ronglai Zuo, Zhizheng Wu, Kui Jia, Guiliang Liu
摘要: 手语是一种自然的视觉语言形式,通过动作和表情来传递意义,是听力障碍(DHH)人士重要的沟通方式。然而,能够熟练掌握手语的人数仍然有限,这凸显了技术进步以弥补沟通差距并促进与少数群体互动的需求。 基于近期在具身人形机器人领域的进展,我们提出了SignBot,这是一种针对人类与机器人手语交互的新框架。 SignBot整合了一个受小脑启发的动作控制组件以及一个以大脑为导向的理解与交互模块。 具体而言, SignBot包括:1) 动作重定向,将人类手语数据集转换为机器人兼容的动力学;2) 动作控制,利用基于学习的方法开发出一种稳健的人形机器人控制策略来跟踪手语手势;以及3) 生成性交互,包含手语的翻译者、响应者和生成器,从而实现机器人与人类之间自然有效的沟通。 模拟和真实世界实验结果表明,SignBot可以有效促进人类与机器人之间的交互,并且能够在多种机器人和数据集上执行手语动作。 SignBot标志着在具身人形机器人平台上自动手语交互方面的重要进步,为改善听力障碍人群的沟通无障碍提供了有前景的解决方案。
摘要: Sign language is a natural and visual form of language that uses movements and expressions to convey meaning, serving as a crucial means of communication for individuals who are deaf or hard-of-hearing (DHH). However, the number of people proficient in sign language remains limited, highlighting the need for technological advancements to bridge communication gaps and foster interactions with minorities. Based on recent advancements in embodied humanoid robots, we propose SignBot, a novel framework for human-robot sign language interaction. SignBot integrates a cerebellum-inspired motion control component and a cerebral-oriented module for comprehension and interaction. Specifically, SignBot consists of: 1) Motion Retargeting, which converts human sign language datasets into robot-compatible kinematics; 2) Motion Control, which leverages a learning-based paradigm to develop a robust humanoid control policy for tracking sign language gestures; and 3) Generative Interaction, which incorporates translator, responser, and generator of sign language, thereby enabling natural and effective communication between robots and humans. Simulation and real-world experimental results demonstrate that SignBot can effectively facilitate human-robot interaction and perform sign language motions with diverse robots and datasets. SignBot represents a significant advancement in automatic sign language interaction on embodied humanoid robot platforms, providing a promising solution to improve communication accessibility for the DHH community.
主题: 机器人技术 (cs.RO) ; 人机交互 (cs.HC)
引用方式: arXiv:2505.24266 [cs.RO]
  (或者 arXiv:2505.24266v2 [cs.RO] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.24266
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Guanren Qiao [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 5 月 30 日 06:42:09 UTC (36,908 KB)
[v2] 星期四, 2025 年 6 月 5 日 03:43:37 UTC (36,908 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.RO
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-05
切换浏览方式为:
cs
cs.HC

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号