論文の概要: On the Importance of Environments in Human-Robot Coordination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10853v1
- Date: Mon, 21 Jun 2021 04:39:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-23 01:26:50.198112
- Title: On the Importance of Environments in Human-Robot Coordination
- Title(参考訳): ロボット協調における環境の重要性について
- Authors: Matthew C. Fontaine, Ya-Chuan Hsu, Yulun Zhang, Bryon Tjakana and
Stefanos Nikolaidis
- Abstract要約: 多様な行動をもたらす環境の手続き的生成のための枠組みを提案する。
その結果、環境は質的に異なる出現行動と統計的に重要な協調指標の違いをもたらすことがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.60947307552083
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: When studying robots collaborating with humans, much of the focus has been on
robot policies that coordinate fluently with human teammates in collaborative
tasks. However, less emphasis has been placed on the effect of the environment
on coordination behaviors. To thoroughly explore environments that result in
diverse behaviors, we propose a framework for procedural generation of
environments that are (1) stylistically similar to human-authored environments,
(2) guaranteed to be solvable by the human-robot team, and (3) diverse with
respect to coordination measures. We analyze the procedurally generated
environments in the Overcooked benchmark domain via simulation and an online
user study. Results show that the environments result in qualitatively
different emerging behaviors and statistically significant differences in
collaborative fluency metrics, even when the robot runs the same planning
algorithm.
- Abstract(参考訳): 人間と協力するロボットを研究するとき、焦点は、人間のチームメイトと協力的なタスクでうまく協調するロボットポリシーであった。
しかし,協調行動に対する環境の影響にはあまり注目されていない。
多様な行動をもたらす環境を網羅的に探索するため,(1) 人間が許可した環境とスタイリスティックに類似した環境,(2) ロボットチームによる解決が保証される環境,(3) 調整措置に関して多様な環境の手続き的生成のための枠組みを提案する。
我々は,Overcookedベンチマークドメインの手続き的に生成された環境をシミュレーションとオンラインユーザスタディにより分析する。
その結果、ロボットが同じ計画アルゴリズムを実行している場合でも、環境は質的に異なる出現行動と、協調流速指標の統計的に有意な差異をもたらすことがわかった。
関連論文リスト
- Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots [119.55240471433302]
Habitat 3.0は、家庭環境における協調ロボットタスクを研究するためのシミュレーションプラットフォームである。
複雑な変形可能な体と外観と運動の多様性をモデル化する際の課題に対処する。
Human-in-the-loopインフラストラクチャは、マウス/キーボードまたはVRインターフェースを介してシミュレーションされたロボットとの実際のヒューマンインタラクションを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T17:29:17Z) - Adaptive Coordination in Social Embodied Rearrangement [49.35582108902819]
本研究では,エージェントが新しいパートナーと協力し,ロボットが新しいパートナーと協力するシナリオをエミュレートする作業において,ゼロショットコーディネート(ZSC)を研究する。
本稿では,識別可能性の目的を通じて多様性を促進する新しいZSCアプローチである行動多様性プレイ(BDP)を提案する。
以上の結果から,BDPは視覚的コーディネーションに対処可能な適応エージェントを学習し,ゼロショットは未確認環境において新たなパートナーに一般化し,ベースラインに比べて35%,効率が32%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T18:05:51Z) - Causal Discovery of Dynamic Models for Predicting Human Spatial
Interactions [5.742409080817885]
本稿では,人間とロボットの空間的相互作用をモデル化するための因果探索手法を提案する。
最先端の因果探索アルゴリズムを初めて活用するために、新しい方法と実用的な解決策について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-29T08:56:48Z) - CoGrasp: 6-DoF Grasp Generation for Human-Robot Collaboration [0.0]
そこで我々は,人間を意識したロボットグリップを生成する,CoGraspと呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク方式を提案する。
実際のロボット実験では,安定グリップの生成において約88%の成功率を達成した。
我々のアプローチは、安全で自然で社会的に認識された人間ロボットオブジェクトのコグラスピング体験を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T19:23:25Z) - Stateful active facilitator: Coordination and Environmental
Heterogeneity in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [71.53769213321202]
環境の調整レベルと不均一度の概念を定式化する。
異なるMARLアプローチの実証評価を容易にするマルチエージェント環境のスイートであるHECOGridを提案する。
本研究では,エージェントが高配向環境と高配向環境において効率的に作業することを可能にする訓練分散実行学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T18:17:01Z) - Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T09:21:39Z) - HARPS: An Online POMDP Framework for Human-Assisted Robotic Planning and
Sensing [1.3678064890824186]
HARPS(Human Assisted Robotic Planning and Sensing)フレームワークは、ロボットチームにおけるアクティブなセマンティックセンシングと計画のためのフレームワークである。
このアプローチにより、人間が不規則にモデル構造を強制し、不確実な環境で意味的なソフトデータの範囲を拡張することができる。
大規模部分構造環境におけるUAV対応ターゲット探索アプリケーションのシミュレーションは、時間と信念状態の推定において著しく改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-20T00:41:57Z) - Co-GAIL: Learning Diverse Strategies for Human-Robot Collaboration [51.268988527778276]
本研究では,人間とロボットの協調実験から人間とロボットの協調政策を学習する手法を提案する。
本手法は対話型学習プロセスにおけるヒューマンポリシーとロボットポリシーを協調的に最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-13T03:14:43Z) - Show Me What You Can Do: Capability Calibration on Reachable Workspace
for Human-Robot Collaboration [83.4081612443128]
本稿では,REMPを用いた短時間キャリブレーションにより,ロボットが到達できると考える非専門家と地道とのギャップを効果的に埋めることができることを示す。
この校正手順は,ユーザ認識の向上だけでなく,人間とロボットのコラボレーションの効率化にも寄与することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-06T09:14:30Z) - Deployment and Evaluation of a Flexible Human-Robot Collaboration Model
Based on AND/OR Graphs in a Manufacturing Environment [2.3848738964230023]
協調ロボットを製造業に効果的に展開する上での大きなボトルネックは、タスク計画アルゴリズムを開発することである。
本研究では,人間とロボットの協調を必要とするパレット化作業について検討した。
本研究は,職場における作業者の柔軟性と快適さを活かし,人間とロボットの協調モデルをいかに活用できるかを実証するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T22:05:34Z) - Human-Robot Team Coordination with Dynamic and Latent Human Task
Proficiencies: Scheduling with Learning Curves [0.0]
ロボットが人間のチームメイトの相対的な強みと学習能力を探索できる新しい資源調整手法を提案する。
我々は、最新の個人労働者の熟練度を発見しながら、頑健なスケジュールを作成し、評価する。
その結果,人間とロボットのコラボレーションには,探索に有利なスケジューリング戦略が有用であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-03T19:44:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。