人类具有非凡的能力来传达和阅读对象的属性，只需看到它们被别人带走即可。人类可用的这种沟通技巧和解释水平对于协作机器人可以自然和有效的互动对于协作机器人至关重要。例如，假设机器人正在移交一个脆弱的对象。在这种情况下，应通过直接和隐性的信息，即通过直接调节机器人的行动来告知其脆弱性的人。这项工作调查了两个具有不同实施方案的机器人（一个ICUB类人体机器人和Baxter机器人）进行交流意图执行的对象操作的感知。我们设计了机器人的动作，以传达对象运输过程中的谨慎性。我们发现，人类观察者不仅可以正确地感知此功能，而且可以在随后的人类物体操纵中引起运动适应的一种形式。此外，我们可以深入了解哪些运动功能可能会或多或少地谨慎地操纵物体。
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在本文中，我们介绍了一种新的方法来估计从一小组头关键点开始的单个图像中的人们的头部姿势。为此目的，我们提出了一种回归模型，其利用2D姿势估计算法自动计算的关键点，并输出由偏航，间距和滚动表示的头部姿势。我们的模型很容易实现和更高效地相对于最先进的最新技术 - 在记忆占用方面的推动和更小的速度更快 - 具有可比的准确性。我们的方法还通过适当设计的损耗功能提供与三个角度相关的异源间不确定性的量度;我们在误差和不确定值之间显示了相关性，因此可以在后续计算步骤中使用这种额外的信息来源。作为示例申请，我们解决了图像中的社交交互分析：我们提出了一种算法，以定量估计人们之间的互动水平，从他们的头部姿势和推理在其相互阵地上。代码可在https://github.com/cantarinigiorgio/hhp-net中获得。
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