論文の概要: A Survey of Knowledge Representation in Service Robotics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1807.02192v4
- Date: Wed, 21 Jun 2023 18:33:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 18:34:46.695427
- Title: A Survey of Knowledge Representation in Service Robotics
- Title（参考訳）: サービスロボティクスにおける知識表現に関する調査
- Authors: David Paulius and Yu Sun
- Abstract要約: 我々は、知識表現と、どのようにして知識が収集され、表現され、どのように再生され、問題を解決するかに焦点を当てる。
知識表現の定義に従って、そのような表現と有用な学習モデルの主な区別について議論する。
効果的な知識表現を設計する際に考慮すべき重要な原則について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.220366465518262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Within the realm of service robotics, researchers have placed a great amount
of effort into learning, understanding, and representing motions as
manipulations for task execution by robots. The task of robot learning and
problem-solving is very broad, as it integrates a variety of tasks such as
object detection, activity recognition, task/motion planning, localization,
knowledge representation and retrieval, and the intertwining of
perception/vision and machine learning techniques. In this paper, we solely
focus on knowledge representations and notably how knowledge is typically
gathered, represented, and reproduced to solve problems as done by researchers
in the past decades. In accordance with the definition of knowledge
representations, we discuss the key distinction between such representations
and useful learning models that have extensively been introduced and studied in
recent years, such as machine learning, deep learning, probabilistic modelling,
and semantic graphical structures. Along with an overview of such tools, we
discuss the problems which have existed in robot learning and how they have
been built and used as solutions, technologies or developments (if any) which
have contributed to solving them. Finally, we discuss key principles that
should be considered when designing an effective knowledge representation.
- Abstract（参考訳）: サービスロボティクスの領域では、研究者たちはロボットによるタスク実行の操作として、動きの学習、理解、表現に多大な努力を払ってきた。
ロボットの学習と問題解決のタスクは、オブジェクト検出、アクティビティ認識、タスク/モーション計画、ローカライゼーション、知識表現と検索、知覚/ビジョンと機械学習技術の相互結合など、さまざまなタスクを統合しているため、非常に幅広い。
本稿では,知識表現,特に知識が一般に収集され,表現され,再現され,研究者が過去数十年に行なった問題を解決する方法についてのみ注目する。
知識表現の定義に従って,機械学習,ディープラーニング,確率的モデリング,意味的グラフィカル構造など,近年広く導入・研究されている,そのような表現と有用な学習モデルの主な違いについて論じる。
このようなツールの概要とともに、ロボット学習に存在した問題と、その解決に寄与したソリューション、技術、あるいは(もしあれば)開発としてどのように構築、利用されたかについて議論する。
最後に,効果的な知識表現を設計する際に考慮すべき重要な原則について議論する。
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