論文の概要: CASPER: Cognitive Architecture for Social Perception and Engagement in Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01012v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 10:15:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:56:36.225669
• Title: CASPER: Cognitive Architecture for Social Perception and Engagement in Robots
• Title（参考訳）: CASPER:ロボットの社会的知覚とエンゲージメントのための認知アーキテクチャ
• Authors: Samuele Vinanzi and Angelo Cangelosi
• Abstract要約: 本稿では,他のエージェントの追求目標を予測し,最適な協調行動を計算するために,定性的空間推論を用いた記号的認知アーキテクチャであるCASPERを提案する。 我々は、このアーキテクチャをシミュレーションされたキッチン環境でテストし、収集した結果から、ロボットが進行中の目標を認識し、その達成に向けて適切に協力できることが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5918643136095765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our world is being increasingly pervaded by intelligent robots with varying degrees of autonomy. To seamlessly integrate themselves in our society, these machines should possess the ability to navigate the complexities of our daily routines even in the absence of a human's direct input. In other words, we want these robots to understand the intentions of their partners with the purpose of predicting the best way to help them. In this paper, we present CASPER (Cognitive Architecture for Social Perception and Engagement in Robots): a symbolic cognitive architecture that uses qualitative spatial reasoning to anticipate the pursued goal of another agent and to calculate the best collaborative behavior. This is performed through an ensemble of parallel processes that model a low-level action recognition and a high-level goal understanding, both of which are formally verified. We have tested this architecture in a simulated kitchen environment and the results we have collected show that the robot is able to both recognize an ongoing goal and to properly collaborate towards its achievement. This demonstrates a new use of Qualitative Spatial Relations applied to the problem of intention reading in the domain of human-robot interaction.
• Abstract（参考訳）: 私たちの世界は、さまざまな自律性を持つインテリジェントなロボットによって、ますます広まっています。 私たちの社会にシームレスに統合するには、人間の直接入力がなくても、これらのマシンは日々のルーチンの複雑さをナビゲートする能力を持つべきです。 言い換えれば、これらのロボットはパートナーの意図を理解して、彼らを助ける最良の方法を予測したいのです。 本稿では,ロボットにおける社会的知覚と関与のための認知的アーキテクチャであるcasper(cognitive architecture for social perception and engagement in robots)について述べる。 これは、低レベルのアクション認識と高レベルのゴール理解をモデル化する並列プロセスのアンサンブルを通じて行われ、どちらも正式に検証される。 このアーキテクチャをシミュレーションされたキッチン環境でテストした結果、ロボットが現在進行中の目標を認識し、その達成に向けて適切に協力できることが判明した。 これは,人間とロボットの相互作用領域における意図読解問題に適用できる質的空間関係の新たな利用を示す。

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