新技术使用硬件，软件来更有效地训练狗

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艾珀·博尔库尔 Alper.bozkurt@ncsu.edu. 919.515.7349

大卫罗伯茨 robertsd@csc.ncsu.edu 919.513.7182

哑光船员 matt_shipman@ncsu.edu. 919.515.6386.

北卡罗来纳州立大学的研究人员已经开发并使用了定制的技术套件，使计算机允许计算机自动训练狗，计算机基于狗的肢体语言有效地应对狗。

“我们的方法可以用来有效且有效地培训狗，”北典邦的计算机科学助理教授David Roberts说，在工作中的一篇论文的共同作者。“我们在定制的狗束中使用传感器来监测狗的姿势，计算机快速加强了正确的行为，并具有近乎完美的一致性。”

“由于该技术将动物学习的基本原则集成到计算系统中，我们相信它可以应用于各种各样的犬类行为，”电气计算机工程助理教授和本文共同作者助理教授Alper Bozkurt。“例如，它可以用来更快地训练服务犬。最终，我们认为该技术将与人类定向培训结合使用。“

狗束舒适地坐到狗身上，配备各种技术，可以监控狗的姿势和肢体语言。每个线束还包括计算机尺寸的计算机的大小，可无线传输传感器数据。研究人员发表了一篇关于线束的潜在应用的论文在2014年底。

对于目前的研究，研究人员撰写了一种轨道，每当狗的皮带传感器检测到狗站立时，狗从附近的分配器中释放狗的释放。

研究人员必须确保在展出所需姿势后不久发出钢筋，并确保仅提供正确姿势的奖励。这需要权衡。如果算法足够长，以确保100％确定的正确姿势，则加强率为时已晚，以便有效地培训目的。但是如果立即举出钢筋，则会有很高的奖励错误的姿势。

为了解决这个问题，研究人员与16名志愿者和他们的狗合作，优化了算法，找到了最佳的速度和准确性组合。研究人员然后将算法的时间和准确性与专家培训师进行了比较。

该算法非常准确，奖励适当的行为96％的时间。但人类培训师更好 - 准确率100％。

然而，虽然两种算法和培训师的平均响应时间大致相同，但是训练师的响应时存在大量变化。算法非常一致。

“这种变异事项，因为一致性对所有动物训练来说根本很重要，”罗伯特说。

“这项研究是一个概念证明，并表明这种方法有效，”Bozkurt说。“下一步包括教学犬，在提示上执行特定行为，并集成计算机辅助培训和人类定向培训，以便在各种服务狗应用中使用。”

“从长远来看，我们有兴趣利用这种方法对动物计算机的互动，让狗”使用“计算机，”罗伯茨说。“例如，当它检测炸弹的组分时，允许爆炸性检测犬安全，清楚地标记，或者允许糖尿病警报使用他们的物理姿势和行为来寻求帮助。”

本文，“平衡噪声灵敏度，响应延迟和计算机辅助犬姿势训练系统的姿势准确性，“发表在特殊问题上国际人计算机研究杂志，专注于动物计算机互动。本文的联合主导作者是John Majikes和Rita Brugarolas，他是博士学位。NC州的学生。共同作者包括NC州的动物行为临床教授Barbara Sherman博士;迈克尔冬天，肖恩美酒和凯瑟琳沃克，博士。学生在NC州;谢丽Yuschak，NC州兽医学院的临床技术人员;普杨，前博士。NC国家的学生现在适用于IBM。该工作得到了国家科学基金会在拨款号1329738下的支持。

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编辑注：研究摘要跟随。

“平衡噪声灵敏度，响应延迟和计算机辅助犬姿势培训系统的姿势准确性”

作者：John Majikes，Rita Brugarolas，Michael Winters，Sherrie Yuschak，Sean Feilein，Katherine Walker，Pu Yang，Barbara Sherman，Alper Bozkurt和David L. Roberts，北卡罗来纳州立大学

发表：4月28日，国际人计算机研究杂志

迪伊：10.1016 / J.IJHCS.2016.04.010

抽象的：本文介绍了一种犬姿势检测系统，包括可穿戴式传感器和仪器的设备，检测静电姿势，如坐着，支架或吃。该系统由配备有可穿戴惯性测量单元（IMU）的定制线束和用于处理IMU数据的基站来分类犬姿势。反馈的延迟和准确性在培训动物时非常重要。操作性调节的研究，行为的科学变化，表明成功的动物培训需要一致和准确的行为反馈。适当设计的计算机系统以及时性和准确性擅长，这是大多数业余培训师的两种特征，以及争取专业人士。因此，我们在旨在在实验室环境之外工作的计算机辅助培训系统的开发和验证初步步骤。这项工作的主要贡献是探讨低延迟响应之间的权衡对时间系列IMU数据的变化，同时保持与专业培训师类似的准确性和时间。因此，除了描述我们的系统之外，我们还提出了三个实验的结果，以表征系统的性能，在捕获狗的姿势和提供及时加固。通过比较两种算法来说明这些权衡。第一个是随机森林分类，第二个是一种算法，其使用基于方差的界面的阈值。 Results indicate that with proper parameter tuning, our system can successfully capture and reinforce postures to provide computer-assisted training of dogs.