論文の概要: Bringing robotics taxonomies to continuous domains via GPLVM on hyperbolic manifolds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01672v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 15:19:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 15:45:46.651769
• Title: Bringing robotics taxonomies to continuous domains via GPLVM on hyperbolic manifolds
• Title（参考訳）: 双曲多様体上のgplvmによる連続ドメインへのロボティクス分類の導入
• Authors: No\'emie Jaquier, Leonel Rozo, Miguel Gonz\'alez-Duque, Viacheslav Borovitskiy, Tamim Asfour
• Abstract要約: 我々のモデルは既存の分類学のカテゴリーや新しい分類学のカテゴリーから見当たらないポーズを適切にエンコードしている。 埋め込み間の軌道を生成するために使用することができ、ユークリッドの軌道よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.908289045305483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic taxonomies have appeared as high-level hierarchical abstractions that classify how humans move and interact with their environment. They have proven useful to analyse grasps, manipulation skills, and whole-body support poses. Despite the efforts devoted to design their hierarchy and underlying categories, their use in application fields remains scarce. This may be attributed to the lack of computational models that fill the gap between the discrete hierarchical structure of the taxonomy and the high-dimensional heterogeneous data associated to its categories. To overcome this problem, we propose to model taxonomy data via hyperbolic embeddings that capture the associated hierarchical structure. To do so, we formulate a Gaussian process hyperbolic latent variable model and enforce the taxonomy structure through graph-based priors on the latent space and distance-preserving back constraints. We test our model on the whole-body support pose taxonomy to learn hyperbolic embeddings that comply with the original graph structure. We show that our model properly encodes unseen poses from existing or new taxonomy categories, it can be used to generate trajectories between the embeddings, and it outperforms its Euclidean counterparts.
• Abstract（参考訳）: ロボット分類学は、人間の行動や環境との相互作用を分類するハイレベルな階層的抽象概念として現れてきた。 これらは、把握、操作スキル、全身サポートポーズの分析に有用であることが証明されている。 階層と下位のカテゴリを設計する努力にもかかわらず、アプリケーション分野での使用は依然として少ない。 これは分類学の離散的な階層構造と、そのカテゴリに関連する高次元の不均質なデータの間のギャップを埋める計算モデルがないことに起因しているかもしれない。 この問題を克服するために,双曲組込みによる分類データをモデル化し,関連する階層構造を捉えることを提案する。 そこで我々は,ガウス過程双曲的潜在変数モデルを定式化し,潜在空間上のグラフに基づく事前と距離保存バック制約を通じて分類構造を強制する。 私たちは、元のグラフ構造に準拠した双曲的埋め込みを学ぶために、全身的サポートでモデルをテストする。 本モデルでは,既存の分類カテゴリーや新分類カテゴリーの未知のポーズを適切にエンコードし,埋め込み間の軌跡の生成に利用し,ユークリッド種よりも優れていることを示す。

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