論文の概要: Building Affordance Relations for Robotic Agents - A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06706v1
• Date: Fri, 14 May 2021 08:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 12:45:52.738224
• Title: Building Affordance Relations for Robotic Agents - A Review
• Title（参考訳）: ロボットエージェントのためのアプライアンス関係の構築 -レビュー-
• Authors: Paola Ard\'on, \`Eric Pairet, Katrin S. Lohan, Subramanian Ramamoorthy, Ronald P. A. Petrick
• Abstract要約: Affordancesは、エージェントがオブジェクトでアクションを実行する可能性を記述する。 我々は,ロボット作業における余裕の概念を用いて,さまざまな戦略の共通基盤をレビューし,発見する。 AIエージェントの能力を向上させる可能性を秘めたアプライアンスを含むさまざまな興味深い研究方向を特定し、議論します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.50722199393581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Affordances describe the possibilities for an agent to perform actions with an object. While the significance of the affordance concept has been previously studied from varied perspectives, such as psychology and cognitive science, these approaches are not always sufficient to enable direct transfer, in the sense of implementations, to artificial intelligence (AI)-based systems and robotics. However, many efforts have been made to pragmatically employ the concept of affordances, as it represents great potential for AI agents to effectively bridge perception to action. In this survey, we review and find common ground amongst different strategies that use the concept of affordances within robotic tasks, and build on these methods to provide guidance for including affordances as a mechanism to improve autonomy. To this end, we outline common design choices for building representations of affordance relations, and their implications on the generalisation capabilities of an agent when facing previously unseen scenarios. Finally, we identify and discuss a range of interesting research directions involving affordances that have the potential to improve the capabilities of an AI agent.
• Abstract（参考訳）: Affordancesは、エージェントがオブジェクトでアクションを実行する可能性を記述する。 代価概念の意義は心理学や認知科学など様々な観点から研究されてきたが、これらのアプローチが人工知能(ai)ベースのシステムやロボット工学への直接移転を可能にするには必ずしも十分ではない。 しかし、aiエージェントが行動に対する知覚を効果的に橋渡しできる大きな可能性を示すため、アフォーアンスの概念を実践的に採用するために多くの努力がなされている。 本研究は,ロボットタスクにおけるアプライアンスの概念を用いた戦略の共通点をレビューし,自律性を改善するためのメカニズムとしてアプライアンスを含めるためのガイダンスを提供する。 この目的のために, 余剰関係の表現を構築するための共通設計選択と, 未確認シナリオに直面したエージェントの一般化能力への影響について概説する。 最後に、AIエージェントの能力を改善する可能性を持つ余裕を含む、さまざまな興味深い研究方向を特定し、議論する。

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