論文の概要: HARPS: An Online POMDP Framework for Human-Assisted Robotic Planning and Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10324v4
• Date: Tue, 28 Mar 2023 19:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 19:19:29.520330
• Title: HARPS: An Online POMDP Framework for Human-Assisted Robotic Planning and Sensing
• Title（参考訳）: HARPS:人間支援ロボット計画とセンシングのためのオンラインPOMDPフレームワーク
• Authors: Luke Burks, Hunter M. Ray, Jamison McGinley, Sousheel Vunnam, and Nisar Ahmed
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3678064890824186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous robots can benefit greatly from human-provided semantic characterizations of uncertain task environments and states. However, the development of integrated strategies which let robots model, communicate, and act on such 'soft data' remains challenging. Here, the Human Assisted Robotic Planning and Sensing (HARPS) framework is presented for active semantic sensing and planning in human-robot teams to address these gaps by formally combining the benefits of online sampling-based POMDP policies, multimodal semantic interaction, and Bayesian data fusion. This approach lets humans opportunistically impose model structure and extend the range of semantic soft data in uncertain environments by sketching and labeling arbitrary landmarks across the environment. Dynamic updating of the environment model while during search allows robotic agents to actively query humans for novel and relevant semantic data, thereby improving beliefs of unknown environments and states for improved online planning. Simulations of a UAV-enabled target search application in a large-scale partially structured environment show significant improvements in time and belief state estimates required for interception versus conventional planning based solely on robotic sensing. Human subject studies in the same environment (n = 36) demonstrate an average doubling in dynamic target capture rate compared to the lone robot case, and highlight the robustness of active probabilistic reasoning and semantic sensing over a range of user characteristics and interaction modalities.
• Abstract（参考訳）: 自律ロボットは、不確実なタスク環境や状態の人間が提供するセマンティックな特徴から大きな恩恵を受けることができる。 しかし,ロボットがこのような「ソフトデータ」をモデル化し,伝達し,動作させることができる統合戦略の開発はいまだに困難である。 そこで,HARPS(Human Assisted Robotic Planning and Sensing)フレームワークは,オンラインサンプリングベースのPOMDPポリシ,マルチモーダルセマンティックインタラクション,ベイズデータ融合のメリットを正式に組み合わせることで,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プランニングを実現する。 このアプローチは、人間が任意のランドマークをスケッチし、ラベリングすることで、不確定な環境でモデル構造を付加し、セマンティックなソフトデータの範囲を拡張できる。 探索中の環境モデルの動的更新により、ロボットエージェントは人間に新しい意味的データを積極的にクエリし、未知の環境や状態の信念を改善し、オンライン計画を改善することができる。 大規模部分構造環境におけるuav対応目標探索アプリケーションのシミュレーションは、ロボットセンシングのみに基づく従来の計画に比べて、インターセプションに必要な時間と信念状態の推定が大幅に改善している。 同じ環境(n = 36)における人間の被験者研究は、単独のロボットの場合と比較して、動的目標捕捉率の平均倍率を示し、ユーザ特性やインタラクションのモダリティを越えて、アクティブな確率的推論とセマンティックセンシングの堅牢性を強調している。

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