論文の概要: Towards Robust One-shot Task Execution using Knowledge Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04484v1
• Date: Mon, 10 May 2021 16:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 14:40:58.405617
• Title: Towards Robust One-shot Task Execution using Knowledge Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みを用いた一発タスク実行のロバスト化
• Authors: Angel Daruna, Lakshmi Nair, Weiyu Liu, Sonia Chernova
• Abstract要約: タスクプランの複数のデモを必要とすることは、ロボットのエンドユーザに負担をもたらす。 ロボットがタスク計画の1つのデモンストレーションまたはプロトタイプの例を新しい実行環境に一般化しなければならないワンショットタスク実行の問題に対処する。 提案手法はタスク計画とドメイン知識を統合し、タスク計画の構成要素を新しい実行環境に推論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.57941107338933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Requiring multiple demonstrations of a task plan presents a burden to end-users of robots. However, robustly executing tasks plans from a single end-user demonstration is an ongoing challenge in robotics. We address the problem of one-shot task execution, in which a robot must generalize a single demonstration or prototypical example of a task plan to a new execution environment. Our approach integrates task plans with domain knowledge to infer task plan constituents for new execution environments. Our experimental evaluations show that our knowledge representation makes more relevant generalizations that result in significantly higher success rates over tested baselines. We validated the approach on a physical platform, which resulted in the successful generalization of initial task plans to 38 of 50 execution environments with errors resulting from autonomous robot operation included.
• Abstract（参考訳）: タスクプランの複数のデモを必要とすることは、ロボットのエンドユーザに負担をもたらす。 しかし、単一のエンドユーザーによるデモからタスク計画をしっかりと実行することは、ロボティクスにおける継続的な課題である。 ロボットがタスク計画の1つのデモンストレーションやプロトタイプの例を新しい実行環境に一般化しなければならない、ワンショットタスク実行の問題に対処する。 提案手法はタスク計画とドメイン知識を統合し,新しい実行環境のためのタスク計画構成を推論する。 実験評価の結果,我々の知識表現は,テストベースラインよりも有意に高い成功率をもたらす,より関連性の高い一般化を行っていることがわかった。 このアプローチを物理的プラットフォーム上で検証し,自律ロボット操作によるエラーを含む50の実行環境のうち38に初期タスクプランを一般化することに成功した。

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