論文の概要: Active Inference and Behavior Trees for Reactive Action Planning and Execution in Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09756v3
• Date: Wed, 9 Jun 2021 10:07:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 21:36:20.385978
• Title: Active Inference and Behavior Trees for Reactive Action Planning and Execution in Robotics
• Title（参考訳）: ロボティクスにおける行動計画と実行のためのアクティブ推論と行動ツリー
• Authors: Corrado Pezzato, Carlos Hernandez, Stefan Bonhof, Martijn Wisse
• Abstract要約: 本研究では,動的環境における動的行動計画と実行のための活性推論と行動木(BT)の組み合わせを提案する。 提案手法により、部分的に観測可能な初期状態を扱うことができ、予期せぬ事態に対する古典的なBTの堅牢性を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.040132783511305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a hybrid combination of active inference and behavior trees (BTs) for reactive action planning and execution in dynamic environments, showing how robotic tasks can be formulated as a free-energy minimization problem. The proposed approach allows to handle partially observable initial states and improves the robustness of classical BTs against unexpected contingencies while at the same time reducing the number of nodes in a tree. In this work, the general nominal behavior is specified offline through BTs, where a new type of leaf node, the prior node, is introduced to specify the desired state to be achieved rather than an action to be executed as typically done in BTs. The decision of which action to execute to reach the desired state is performed online through active inference. This results in the combination of continual online planning and hierarchical deliberation, that is an agent is able to follow a predefined offline plan while still being able to locally adapt and take autonomous decisions at runtime. The properties of our algorithm, such as convergence and robustness, are thoroughly analyzed, and the theoretical results are validated in two different mobile manipulators performing similar tasks, both in a simulated and real retail environment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的環境における動的行動計画と実行のためのアクティブ推論とビヘイビアツリー(bts)のハイブリッド結合を提案し,ロボットタスクを自由エネルギー最小化問題として定式化する方法を示す。 提案手法では, 部分観測可能な初期状態の処理が可能であり, 従来のbtsのロバスト性を改善しつつ, ツリー内のノード数を削減できる。 この作業では、一般的な名目動作はBTを通してオフラインで指定され、BTで通常実行される動作ではなく、達成すべき状態を指定するために、新しいタイプの葉ノードである先行ノードが導入された。 どの動作を実行して所望の状態に達するかの決定は、アクティブ推論によってオンラインで実行される。 エージェントは、ローカルに適応し、実行時に自律的な決定を行うことができながら、事前定義されたオフライン計画に従うことができる。 コンバージェンスやロバスト性などのアルゴリズムの特性を網羅的に解析し, シミュレーションおよび実店舗環境において, 同様の作業を行う2つの移動マニピュレータにおいて理論的結果が検証された。

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