論文の概要: Domain Concretization from Examples: Addressing Missing Domain Knowledge via Robust Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09034v1
• Date: Wed, 18 Nov 2020 01:56:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 04:47:29.935535
• Title: Domain Concretization from Examples: Addressing Missing Domain Knowledge via Robust Planning
• Title（参考訳）: ドメインの強化:ロバスト計画によるドメイン知識の欠如への対処
• Authors: Akshay Sharma, Piyush Rajesh Medikeri and Yu Zhang
• Abstract要約: 本稿では、ドメイン抽象化の逆問題であるDomain Concretizationの問題として、これを定式化する。 提案アルゴリズムは,設計者や教師が人間ユーザから取得した不完全なドメインモデルに基づいて,最小限のモデル仮定の下で設定された候補モデルを探索する。 すると、候補モデルの集合の下で成功の確率が最大となるロバストな計画を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.051046322526032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The assumption of complete domain knowledge is not warranted for robot planning and decision-making in the real world. It could be due to design flaws or arise from domain ramifications or qualifications. In such cases, existing planning and learning algorithms could produce highly undesirable behaviors. This problem is more challenging than partial observability in the sense that the agent is unaware of certain knowledge, in contrast to it being partially observable: the difference between known unknowns and unknown unknowns. In this work, we formulate it as the problem of Domain Concretization, an inverse problem to domain abstraction. Based on an incomplete domain model provided by the designer and teacher traces from human users, our algorithm searches for a candidate model set under a minimalistic model assumption. It then generates a robust plan with the maximum probability of success under the set of candidate models. In addition to a standard search formulation in the model-space, we propose a sample-based search method and also an online version of it to improve search time. We tested our approach on IPC domains and a simulated robotics domain where incompleteness was introduced by removing domain features from the complete model. Results show that our planning algorithm increases the plan success rate without impacting the cost much.
• Abstract（参考訳）: 完全なドメイン知識の仮定は、現実世界におけるロボット計画と意思決定には必須ではない。 これは設計上の欠陥やドメインの分岐や資格に起因する可能性がある。 そのような場合、既存の計画と学習アルゴリズムは、非常に望ましくない振る舞いを生み出す可能性がある。 この問題は、エージェントが特定の知識に気づいていないという意味では部分的可観測性よりも、部分的に可観測性である(未知の未知と未知の未知の違い)。 本稿では、ドメイン抽象化の逆問題であるDomain Concretizationの問題として、これを定式化する。 設計者および教師が提供した不完全なドメインモデルに基づいて,提案アルゴリズムは最小限のモデル仮定で設定した候補モデルを探索する。 そして、候補モデルの集合の下で成功の最大確率を持つロバストな計画を生成する。 モデル空間における標準的な検索定式化に加えて,検索時間を改善するためにサンプルベースの検索手法とオンライン版を提案する。 完全モデルからドメインの特徴を取り除き,不完全性を導入したICCドメインとシミュレーションロボティクスドメインに対して,我々のアプローチを検証した。 その結果,計画アルゴリズムはコストに大きな影響を及ぼすことなく,計画の成功率を高めることがわかった。

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