論文の概要: Getting to Know One Another: Calibrating Intent, Capabilities and Trust for Human-Robot Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00699v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 08:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 07:18:33.165879
• Title: Getting to Know One Another: Calibrating Intent, Capabilities and Trust for Human-Robot Collaboration
• Title（参考訳）: お互いを知る:人間とロボットのコラボレーションのためのインテント、能力、信頼の校正
• Authors: Joshua Lee, Jeffrey Fong, Bing Cai Kok, Harold Soh
• Abstract要約: ロボットが直接意思を伝えることができない人間を支援するシナリオに焦点を当てる。 我々は、決定論的アプローチを採用し、この設定をモデル化するためのTICC-POMDPを提案する。 実験によって、我々のアプローチはシミュレーションと実際の被験者による研究の両方において、より良いチームパフォーマンスをもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.895990928770459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Common experience suggests that agents who know each other well are better able to work together. In this work, we address the problem of calibrating intention and capabilities in human-robot collaboration. In particular, we focus on scenarios where the robot is attempting to assist a human who is unable to directly communicate her intent. Moreover, both agents may have differing capabilities that are unknown to one another. We adopt a decision-theoretic approach and propose the TICC-POMDP for modeling this setting, with an associated online solver. Experiments show our approach leads to better team performance both in simulation and in a real-world study with human subjects.
• Abstract（参考訳）: 共通の経験から、お互いをよく知っているエージェントが一緒に働くことができることが示される。 本研究では,ロボット協調作業における意図と能力の校正の問題に対処する。 特に、ロボットが直接意思を伝えることができない人間を助けようとしているシナリオに焦点を当てる。 さらに、どちらのエージェントも互いに未知の異なる能力を持っている可能性がある。 我々は,決定論的アプローチを採用し,関連するオンラインソルバを用いて,この設定をモデル化するためのticc-pomdpを提案する。 実験により、シミュレーションと実世界の被験者による研究の両方において、我々のアプローチがより良いチームパフォーマンスをもたらすことが示された。

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