論文の概要: Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11824v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 22:15:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 15:52:41.891048
• Title: Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities
• Title（参考訳）: ハンドマニピュレーションに関する実証的評価は回復可能:日常活動における個人化と説明可能なロボット支援に向けて
• Authors: Alexander Wich, Holger Schultheis, Michael Beetz
• Abstract要約: ロボットシステムの鍵となる課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することである。 正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合、特に困難である。 人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.37857025201036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A key challenge for robotic systems is to figure out the behavior of another agent. The capability to draw correct inferences is crucial to derive human behavior from examples. Processing correct inferences is especially challenging when (confounding) factors are not controlled experimentally (observational evidence). For this reason, robots that rely on inferences that are correlational risk a biased interpretation of the evidence. We propose equipping robots with the necessary tools to conduct observational studies on people. Specifically, we propose and explore the feasibility of structural causal models with non-parametric estimators to derive empirical estimates on hand behavior in the context of object manipulation in a virtual kitchen scenario. In particular, we focus on inferences under (the weaker) conditions of partial confounding (the model covering only some factors) and confront estimators with hundreds of samples instead of the typical order of thousands. Studying these conditions explores the boundaries of the approach and its viability. Despite the challenging conditions, the estimates inferred from the validation data are correct. Moreover, these estimates are stable against three refutation strategies where four estimators are in agreement. Furthermore, the causal quantity for two individuals reveals the sensibility of the approach to detect positive and negative effects. The validity, stability and explainability of the approach are encouraging and serve as the foundation for further research.
• Abstract（参考訳）: ロボットシステムの重要な課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することだ。 正しい推論を引き出す能力は、例から人間の行動を引き出すのに不可欠である。 正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合(観察的証拠)に特に困難である。 このため、相関リスクである推論に依存するロボットは、証拠の偏りのある解釈である。 人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。 具体的には,非パラメトリック推定器を用いた構造因果モデルの実現可能性について検討し,仮想キッチンシナリオにおけるオブジェクト操作の文脈における手動作に関する経験的推定を導出する。 特に、部分的共起(いくつかの要因のみをカバーするモデル)の(より弱い)条件下での推論に焦点をあて、数千の典型的な順序ではなく数百のサンプルで推定器と向き合う。 これらの条件の研究は、アプローチの境界とその実行可能性を探る。 難しい条件にもかかわらず、検証データから推定される推定は正しい。 さらに、これらの見積もりは4人の推定者が一致している3つの反論戦略に対して安定している。 さらに,2個体の因果量から,正および負の効果を検出するアプローチの感受性が示された。 このアプローチの妥当性、安定性、説明可能性は奨励され、さらなる研究の基盤となっている。

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