論文の概要: Human Preference-Based Learning for High-dimensional Optimization of Exoskeleton Walking Gaits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06495v2
• Date: Sat, 8 Aug 2020 16:56:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 02:23:35.038627
• Title: Human Preference-Based Learning for High-dimensional Optimization of Exoskeleton Walking Gaits
• Title（参考訳）: 人選学習による外骨格歩行の高次元最適化
• Authors: Maegan Tucker, Myra Cheng, Ellen Novoseller, Richard Cheng, Yisong Yue, Joel W. Burdick, and Aaron D. Ames
• Abstract要約: この研究は、LineCoSparという、高次元でユーザの好みを学習するヒューマン・イン・ザ・ループの好みベースのフレームワークを提示する。 シミュレーションと人為的試行において,LineCoSparは高次元の選好最適化のためのサンプル効率のよい手法であることを実証的に検証した。 この結果はエキソ骨格の歩行合成に影響を及ぼし,臨床応用と患者のリハビリテーションに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.59198568303196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimizing lower-body exoskeleton walking gaits for user comfort requires understanding users' preferences over a high-dimensional gait parameter space. However, existing preference-based learning methods have only explored low-dimensional domains due to computational limitations. To learn user preferences in high dimensions, this work presents LineCoSpar, a human-in-the-loop preference-based framework that enables optimization over many parameters by iteratively exploring one-dimensional subspaces. Additionally, this work identifies gait attributes that characterize broader preferences across users. In simulations and human trials, we empirically verify that LineCoSpar is a sample-efficient approach for high-dimensional preference optimization. Our analysis of the experimental data reveals a correspondence between human preferences and objective measures of dynamicity, while also highlighting differences in the utility functions underlying individual users' gait preferences. This result has implications for exoskeleton gait synthesis, an active field with applications to clinical use and patient rehabilitation.
• Abstract（参考訳）: 低体外骨格歩行を利用者の快適性に最適化するには,高次元歩行パラメータ空間上でのユーザの嗜好を理解する必要がある。 しかし,従来の嗜好に基づく学習手法は,計算量制限のため,低次元領域のみを探索している。 ユーザ嗜好を高次元で学習するために、LineCoSparは1次元のサブスペースを反復的に探索することで、多くのパラメータを最適化する。 さらに、本研究では、ユーザ間の幅広い好みを特徴付けるゲイト属性を識別する。 シミュレーションと人為的試行において,LineCoSparは高次元の選好最適化のためのサンプル効率のよい手法であることを実証的に検証した。 実験データから,人間の嗜好と動的性の客観的尺度との対応性を明らかにするとともに,個人の歩行嗜好に基づく実用機能の違いを明らかにする。 この結果はエキソ骨格の歩行合成に影響を及ぼし,臨床応用と患者のリハビリテーションに有効である。

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