論文の概要: "Guess what I'm doing": Extending legibility to sequential decision tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09141v2
• Date: Wed, 27 Dec 2023 12:21:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:39:48.157412
• Title: "Guess what I'm doing": Extending legibility to sequential decision tasks
• Title（参考訳）: 「私がやっていること」--適性から逐次的な決定タスクへ拡張する
• Authors: Miguel Faria, Francisco S. Melo, Ana Paiva
• Abstract要約: 不確実性を考慮したシーケンシャルな意思決定課題における正当性の概念について検討する。 提案手法はPoL-MDPと呼ばれ,不確実性に対処できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.352593846694083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper we investigate the notion of legibility in sequential decision tasks under uncertainty. Previous works that extend legibility to scenarios beyond robot motion either focus on deterministic settings or are computationally too expensive. Our proposed approach, dubbed PoL-MDP, is able to handle uncertainty while remaining computationally tractable. We establish the advantages of our approach against state-of-the-art approaches in several simulated scenarios of different complexity. We also showcase the use of our legible policies as demonstrations for an inverse reinforcement learning agent, establishing their superiority against the commonly used demonstrations based on the optimal policy. Finally, we assess the legibility of our computed policies through a user study where people are asked to infer the goal of a mobile robot following a legible policy by observing its actions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確実性下での逐次決定課題における正当性の概念について検討する。 ロボットの動き以外のシナリオへのレジリエンスを拡大する以前の作業は、決定論的設定に集中するか、計算コストが高すぎる。 提案手法はpol-mdpと呼ばれ,不確実性に対処し,計算的に把握可能である。 我々は,複雑度が異なる複数のシミュレーションシナリオにおいて,最先端のアプローチに対するアプローチの利点を確立する。 また,逆強化学習エージェントのデモンストレーションとして,当社のレジブル・ポリシーを活用し,その最適方針に基づく実演に対する優位性を確立した。 最後に,モバイルロボットの動作を観察することで,有効なポリシーに従って目標を推測するユーザスタディを通じて,計算されたポリシーの正当性を評価する。

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