論文の概要: Functional Task Tree Generation from a Knowledge Graph to Solve Unseen Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02433v1
• Date: Sat, 4 Dec 2021 21:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 17:35:12.017787
• Title: Functional Task Tree Generation from a Knowledge Graph to Solve Unseen Problems
• Title（参考訳）: 未知問題を解くための知識グラフからの関数型タスクツリー生成
• Authors: Md. Sadman Sakib, David Paulius, and Yu Sun
• Abstract要約: 人間とは異なり、ロボットは創造的に新しいシナリオに適応できない。 知識グラフの形で存在する知識は、タスクツリーを作成するための参照の基盤として使用される。 提案手法は, 未確認成分の組み合わせであっても, 高精度にタスクプランを作成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.400294730456784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A major component for developing intelligent and autonomous robots is a suitable knowledge representation, from which a robot can acquire knowledge about its actions or world. However, unlike humans, robots cannot creatively adapt to novel scenarios, as their knowledge and environment are rigidly defined. To address the problem of producing novel and flexible task plans called task trees, we explore how we can derive plans with concepts not originally in the robot's knowledge base. Existing knowledge in the form of a knowledge graph is used as a base of reference to create task trees that are modified with new object or state combinations. To demonstrate the flexibility of our method, we randomly selected recipes from the Recipe1M+ dataset and generated their task trees. The task trees were then thoroughly checked with a visualization tool that portrays how each ingredient changes with each action to produce the desired meal. Our results indicate that the proposed method can produce task plans with high accuracy even for never-before-seen ingredient combinations.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントで自律的なロボットを開発するための主要なコンポーネントは、ロボットが行動や世界に関する知識を得るのに適した知識表現である。 しかし、人間とは異なり、ロボットは知識や環境が厳格に定義されているため、新しいシナリオに創造的に適応することはできない。 タスクツリーと呼ばれる新規で柔軟なタスクプラン作成の問題に対処するために,ロボットの知識ベースにない概念でプランを導出する方法を検討する。 知識グラフの形で既存の知識が参照の基盤として使われ、新しいオブジェクトや状態の組み合わせで修正されたタスクツリーを生成する。 提案手法の柔軟性を示すため,Recipe1M+データセットからランダムにレシピを選択し,タスクツリーを生成する。 次にタスクツリーを視覚化ツールで徹底的にチェックし、各成分がそれぞれのアクションでどのように変化するかを示し、所望の食事を生成する。 提案手法は, これまでにない組み合わせでも高い精度でタスクプランを作成できることを示す。

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