AIR-Act2Act：向机器人教授非口头社交行为的数据集

有成千上万种可用于各种问题陈述的数据集，但是，当要获得合适的数据集来训练机器人与人交流和互动时，大多数可用数据集都不可行。 

韩国电子与电信研究院（ETRI）开发了AIR-ACT2ACT，这是一种人与人之间的交互数据集，用于向机器人教授非语言社交行为

数据集包含语言和非语言交互，这将帮助机器人理解人类交互以做出相应的响应。 

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招募了100名老年人和2名大学生，以使用Microsoft Kinect v2摄像机执行和记录大约十次互动。数据记录包括深度图，身体索引和3-D骨骼数据。

各种交互方案包括老年人如何反应： 

1. 进入房间
2. 无缘无故站着
3. 呼叫机器人
4. 看着机器人
5. 掩面哭泣
6. 威胁要击中机器人
7. 离开这个房间
8. 握手
9. 高举五手
10. 要求机器人离开

该数据集将有助于训练机器人根据老年人的互动做出响应。它可以在医疗保健，精神病治疗等不同领域带来有益的发展。它可以用于向机器人教授社交技能和基准动作识别算法。

Github： //github.com/ai4r/AIR-Act2Act

纸： //arxiv.org/pdf/2009.02041.pdf