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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01672v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 19:39:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 21:11:43.187434
• 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: ロボットカテゴリーは、人間がどのように動き、環境と相互作用するかを分類する高レベルの階層的抽象化として機能する。 階層と下位のカテゴリを設計するための多大な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限られている。 これは、分類学の離散的階層構造と、そのカテゴリに関連する高次元の不均一なデータの間のギャップを埋める計算モデルが欠如していることに起因する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.90516015248695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic taxonomies serve 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 substantial efforts devoted to design their hierarchy and underlying categories, their use in application fields remains limited. 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. We achieve this by formulating a novel Gaussian process hyperbolic latent variable model that incorporates the taxonomy structure through graph-based priors on the latent space and distance-preserving back constraints. We validate our model on three different robotics taxonomies to learn hyperbolic embeddings that faithfully preserve the original graph structure. We show that our model properly encodes unseen poses from existing or new taxonomy categories, can be used to generate trajectories between the embeddings, and outperforms its Euclidean counterparts.
• Abstract（参考訳）: ロボット分類学(robotic taxonomis)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化として機能する。 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。 階層構造や下位カテゴリの設計に多大な努力を払ったにもかかわらず、アプリケーション分野での使用は限られている。 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。 我々は, 潜在空間上のグラフに基づく事前化と距離保存バック制約を通じて分類構造を組み込んだ新しいガウス過程双曲的潜在変数モデルを定式化した。 我々は,3つの異なる分類学のモデルを用いて,元のグラフ構造を忠実に保存する双曲埋め込みを学習する。 我々のモデルは既存の分類群や新しい分類群から見当たらないポーズを適切にエンコードし、埋め込み間の軌跡を生成するのに使用でき、ユークリッドのそれよりも優れています。

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