論文の概要: Modeling human intention inference in continuous 3D domains by inverse
planning and body kinematics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00903v1
- Date: Thu, 2 Dec 2021 00:55:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-03 16:53:00.065281
- Title: Modeling human intention inference in continuous 3D domains by inverse
planning and body kinematics
- Title（参考訳）: 逆計画と身体運動学による連続3次元領域における人間の意図推論のモデル化
- Authors: Yingdong Qian, Marta Kryven, Tao Gao, Hanbyul Joo, Josh Tenenbaum
- Abstract要約: 本稿では,3次元運動の領域における目標推定モデルを評価するための計算フレームワークについて述べる。
我々は,人間の観察者が目標に到達した俳優の意図を注意散らしの中で推測する,新たな目標到達タスクを用いた3つの行動実験において,我々の枠組みを評価する。
このようなシナリオでは,人間の観察者は逆体キネマティクスに依存しており,身体キネマティクスをモデル化することで推論アルゴリズムの性能を向上させることが示唆されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.421686048250827
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: How to build AI that understands human intentions, and uses this knowledge to
collaborate with people? We describe a computational framework for evaluating
models of goal inference in the domain of 3D motor actions, which receives as
input the 3D coordinates of an agent's body, and of possible targets, to
produce a continuously updated inference of the intended target. We evaluate
our framework in three behavioural experiments using a novel Target Reaching
Task, in which human observers infer intentions of actors reaching for targets
among distracts. We describe Generative Body Kinematics model, which predicts
human intention inference in this domain using Bayesian inverse planning and
inverse body kinematics. We compare our model to three heuristics, which
formalize the principle of least effort using simple assumptions about the
actor's constraints, without the use of inverse planning. Despite being more
computationally costly, the Generative Body Kinematics model outperforms the
heuristics in certain scenarios, such as environments with obstacles, and at
the beginning of reaching actions while the actor is relatively far from the
intended target. The heuristics make increasingly accurate predictions during
later stages of reaching actions, such as, when the intended target is close,
and can be inferred by extrapolating the wrist trajectory. Our results identify
contexts in which inverse body kinematics is useful for intention inference. We
show that human observers indeed rely on inverse body kinematics in such
scenarios, suggesting that modeling body kinematic can improve performance of
inference algorithms.
- Abstract（参考訳）: 人間の意図を理解し、この知識を使って人と協力するAIを構築するには?
本稿では,エージェントの身体の3d座標入力として受け取られる3次元運動動作の領域において,目標推定のモデルを評価するための計算フレームワークについて述べる。
我々は,新たな目標到達タスクを用いて3つの行動実験において,人間の観察者が注意をそそる対象に到達する俳優の意図を推測する枠組みを評価する。
本稿では,ベイズ逆計画法と逆ボディーキネマティクスを用いて,この領域における人間の意図推論を予測する生成ボディーキネマティクスモデルについて述べる。
モデルと3つのヒューリスティックを比較し,逆計画を用いることなく,アクターの制約に関する単純な仮定を用いて最小努力の原理を定式化する。
より計算コストがかかるにもかかわらず、生成体キネマティクスモデルは、障害のある環境や、アクターが意図した目標から比較的離れている間にアクションに到達する開始時に、特定のシナリオにおいてヒューリスティックよりも優れる。
ヒューリスティックスは、意図された目標が近い場合など、行動の後半の段階でより正確な予測を行い、手首の軌道を外挿することで推測することができる。
本研究は,逆体運動学が意図推論に有用である文脈を同定する。
このようなシナリオでは,人間の観察者は逆体キネマティクスに依存しており,身体キネマティクスをモデル化することで推論アルゴリズムの性能を向上させることが示唆されている。
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