論文の概要: Can a Robot Trust You? A DRL-Based Approach to Trust-Driven Human-Guided Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00554v1
• Date: Sun, 1 Nov 2020 16:43:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 23:56:33.525966
• Title: Can a Robot Trust You? A DRL-Based Approach to Trust-Driven Human-Guided Navigation
• Title（参考訳）: ロボットはあなたを信頼できるのか? DRLに基づく信頼駆動型ヒューマンガイドナビゲーション
• Authors: Vishnu Sashank Dorbala, Arjun Srinivasan, and Aniket Bera
• Abstract要約: 言語誘導ナビゲーションタスクを実行するために,人間の信頼性を学習する信頼駆動型ロボットナビゲーションアルゴリズムを提案する。 言語に基づく指示から様々な情緒的特徴を考察し、それを人間の信頼度という形で政策の観察空間に組み込む。 この結果から,学習方針は爆発的アプローチとは対照的に,最適な時間効率で環境をナビゲートできることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.492657539522106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans are known to construct cognitive maps of their everyday surroundings using a variety of perceptual inputs. As such, when a human is asked for directions to a particular location, their wayfinding capability in converting this cognitive map into directional instructions is challenged. Owing to spatial anxiety, the language used in the spoken instructions can be vague and often unclear. To account for this unreliability in navigational guidance, we propose a novel Deep Reinforcement Learning (DRL) based trust-driven robot navigation algorithm that learns humans' trustworthiness to perform a language guided navigation task. Our approach seeks to answer the question as to whether a robot can trust a human's navigational guidance or not. To this end, we look at training a policy that learns to navigate towards a goal location using only trustworthy human guidance, driven by its own robot trust metric. We look at quantifying various affective features from language-based instructions and incorporate them into our policy's observation space in the form of a human trust metric. We utilize both these trust metrics into an optimal cognitive reasoning scheme that decides when and when not to trust the given guidance. Our results show that the learned policy can navigate the environment in an optimal, time-efficient manner as opposed to an explorative approach that performs the same task. We showcase the efficacy of our results both in simulation and a real-world environment.
• Abstract（参考訳）: 人間は様々な知覚入力を用いて日常の環境の認知マップを構築することが知られている。 そのため、人間に特定の場所への道順を尋ねると、この認知地図を方向指示に変換する際の方向決め能力に課題が生じる。 空間的不安のため、音声命令で使われる言語は曖昧であり、しばしば不明瞭である。 ナビゲーション指導におけるこの信頼性の欠如を考慮し,人間の信頼性を学習して言語誘導ナビゲーションタスクを実行する,DRLに基づく信頼駆動型ロボットナビゲーションアルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、ロボットが人間のナビゲーション指導を信頼できるかどうかという疑問に答えようとしている。 この目的のために、我々は、ロボット信頼度測定によって駆動される、信頼できる人的ガイダンスのみを使用して、目標地点に向かうことを学習する政策の訓練に目を向ける。 我々は、言語に基づく指示から様々な感情的特徴を定量化し、人間の信頼度指標の形でポリシーの観察空間にそれらを組み込む。 両者の信頼度を最適な認知的推論スキームに利用し、与えられた指導をいつ、いつ、いつ信頼するかを決定する。 その結果,学習した政策は,同じタスクを実行する爆発的アプローチとは対照的に,最適な時間効率で環境をナビゲートできることがわかった。 シミュレーションと実環境における実験結果の有効性について紹介する。

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