論文の概要: Using Abstraction for Interpretable Robot Programs in Stochastic Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12763v1
• Date: Tue, 26 Jul 2022 09:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-27 12:43:14.076952
• Title: Using Abstraction for Interpretable Robot Programs in Stochastic Domains
• Title（参考訳）: 確率領域における解釈可能なロボットプログラムへの抽象化の利用
• Authors: Till Hofmann, Vaishak Belle
• Abstract要約: ロボットの動作は、そのセンサーがうるさく、その動作が常に意図した効果を持つとは限らないため、本質的にノイズである。 Gologは、信念と行動の学位を持つモデルに拡張されている。 結果として得られるプログラムは、ノイズに対処する必要があるため、理解するのがずっと難しい。 本研究では,ロボットの高次非確率モデルを定義し,高次モデルを低次モデルにマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.04153879817609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A robot's actions are inherently stochastic, as its sensors are noisy and its actions do not always have the intended effects. For this reason, the agent language Golog has been extended to models with degrees of belief and stochastic actions. While this allows more precise robot models, the resulting programs are much harder to comprehend, because they need to deal with the noise, e.g., by looping until some desired state has been reached with certainty, and because the resulting action traces consist of a large number of actions cluttered with sensor noise. To alleviate these issues, we propose to use abstraction. We define a high-level and nonstochastic model of the robot and then map the high-level model into the lower-level stochastic model. The resulting programs are much easier to understand, often do not require belief operators or loops, and produce much shorter action traces.
• Abstract（参考訳）: ロボットの動作は本質的に確率的であり、センサーがうるさいし、その動作が常に意図した効果を持つとは限らない。 このため、エージェント言語gologは、信念と確率的行動の程度を持つモデルに拡張されている。 これはより正確なロボットモデルを可能にするが、結果として得られるプログラムは、例えば、ある望ましい状態が確実に到達するまでループすることでノイズに対処する必要があること、そして結果として生じる動作トレースは、センサーノイズで散らばった多数のアクションからなるため、理解しにくい。 これらの問題を緩和するため,我々は抽象化の利用を提案する。 ロボットの高レベルかつ非定型モデルを定義し,高レベルモデルを低レベル確率モデルにマッピングする。 結果として得られるプログラムは理解しやすく、しばしば信念演算子やループを必要とせず、より短いアクショントレースを生成する。

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