元学习增强视觉传达设计教学中的人机协作

《Scientific Reports》：Meta-learning enhanced human–robot collaboration in visual communication design instruction

　　

摘要

基于视觉图标的机器人交互在教育环境中面临效率低下和响应不同步的挑战。本研究提出了一种基于自适应图的视觉教学与机器人交互（AGVTRI）模型，以优化机器人教学网络。该模型融合了视觉Transformer、图神经网络和元学习技术，实现了自适应的视觉特征提取和关系推理。在Icons-50和SVG数据集上的验证表明，该模型达到了0.869的分类准确率和0.961的Top-K准确率。在四台教育机器人上进行的物理测试显示，交互延迟有所降低，动作准确率有所提高。AGVTRI模型能够实现视觉线索与机器人动作之间的高保真映射，支持高效、可扩展的智能教学系统。