論文の概要: Reinforcement Learning Approaches in Social Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09689v4
• Date: Thu, 11 Feb 2021 16:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:25:51.102131
• Title: Reinforcement Learning Approaches in Social Robotics
• Title（参考訳）: ソーシャルロボティクスにおける強化学習アプローチ
• Authors: Neziha Akalin and Amy Loutfi
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルロボティクスにおける強化学習のアプローチについて調査する。 インタラクションは強化学習とソーシャルロボティクスの両方において重要な要素であるため、物理的に具体化されたソーシャルロボティクスとの現実世界のインタラクションには適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9523548427618067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article surveys reinforcement learning approaches in social robotics. Reinforcement learning is a framework for decision-making problems in which an agent interacts through trial-and-error with its environment to discover an optimal behavior. Since interaction is a key component in both reinforcement learning and social robotics, it can be a well-suited approach for real-world interactions with physically embodied social robots. The scope of the paper is focused particularly on studies that include social physical robots and real-world human-robot interactions with users. We present a thorough analysis of reinforcement learning approaches in social robotics. In addition to a survey, we categorize existent reinforcement learning approaches based on the used method and the design of the reward mechanisms. Moreover, since communication capability is a prominent feature of social robots, we discuss and group the papers based on the communication medium used for reward formulation. Considering the importance of designing the reward function, we also provide a categorization of the papers based on the nature of the reward. This categorization includes three major themes: interactive reinforcement learning, intrinsically motivated methods, and task performance-driven methods. The benefits and challenges of reinforcement learning in social robotics, evaluation methods of the papers regarding whether or not they use subjective and algorithmic measures, a discussion in the view of real-world reinforcement learning challenges and proposed solutions, the points that remain to be explored, including the approaches that have thus far received less attention is also given in the paper. Thus, this paper aims to become a starting point for researchers interested in using and applying reinforcement learning methods in this particular research field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャルロボティクスにおける強化学習のアプローチについて調査する。 強化学習は、エージェントがその環境と試行錯誤によって最適な行動を発見するために相互作用する意思決定問題のためのフレームワークである。 インタラクションは強化学習とソーシャルロボティクスの両方において重要な要素であるため、物理的に具体化されたソーシャルロボットとの現実世界のインタラクションに適したアプローチとなる可能性がある。 論文のスコープは特に、ソーシャルな物理的ロボットや現実世界の人間とロボットの対話などの研究に焦点を当てている。 本稿では,ソーシャルロボティクスにおける強化学習のアプローチを徹底的に分析する。 そこで,本研究では,使用方法と報酬機構の設計に基づいて,既存の強化学習アプローチを分類する。 さらに,コミュニケーション能力は社会ロボットの特長であるため,報酬の定式化に使用されるコミュニケーション媒体に基づいて論文を論じ,グループ化する。 また,報奨機能の設計の重要性を考慮し,報奨機能の性質に基づく論文の分類も提供する。 この分類には、インタラクティブな強化学習、本質的な動機付け手法、タスクパフォーマンス駆動手法の3つの主要なテーマが含まれる。 社会ロボット工学における強化学習の利点と課題、彼らが主観的およびアルゴリズム的手法を使うかどうかに関する論文の評価方法、現実世界の強化学習課題と提案する解決策の観点からの議論、これまでにあまり注目されていないアプローチを含む、まだ検討中のポイントも論文で示されている。 そこで本研究では,本研究分野における強化学習手法の活用と応用に関心を持つ研究者の出発点となることを目的とする。

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