論文の概要: Taxonomy of A Decision Support System for Adaptive Experimental Design
in Field Robotics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08397v1
- Date: Sat, 15 Oct 2022 23:28:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 21:15:44.495323
- Title: Taxonomy of A Decision Support System for Adaptive Experimental Design
in Field Robotics
- Title（参考訳）: フィールドロボティクスにおける適応型実験設計のための意思決定支援システムの分類
- Authors: Jason M. Gregory, Sarah Al-Hussaini, Ali-akbar Agha-mohammadi,
Satyandra K. Gupta
- Abstract要約: 本研究では,人間の意思決定能力を増幅し,フィールド実験における意思決定の原則を実現するための意思決定支援システム(DSS)を提案する。
我々は、人工知能とインテリジェントDSSを含む研究を含むDSS文献の事例と傾向を用いて、分類学を構築し、提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.474298062145003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Experimental design in field robotics is an adaptive human-in-the-loop
decision-making process in which an experimenter learns about system
performance and limitations through interactions with a robot in the form of
constructed experiments. This can be challenging because of system complexity,
the need to operate in unstructured environments, and the competing objectives
of maximizing information gain while simultaneously minimizing experimental
costs. Based on the successes in other domains, we propose the use of a
Decision Support System (DSS) to amplify the human's decision-making abilities,
overcome their inherent shortcomings, and enable principled decision-making in
field experiments. In this work, we propose common terminology and a six-stage
taxonomy of DSSs specifically for adaptive experimental design of more
informative tests and reduced experimental costs. We construct and present our
taxonomy using examples and trends from DSS literature, including works
involving artificial intelligence and Intelligent DSSs. Finally, we identify
critical technical gaps and opportunities for future research to direct the
scientific community in the pursuit of next-generation DSSs for experimental
design.
- Abstract（参考訳）: フィールドロボティクスにおける実験設計(experimental design in field robotics)は、実験者が構築された実験の形でロボットとの相互作用を通じてシステムの性能と限界について学習する適応型人間-ループ意思決定プロセスである。
これは、システムの複雑さ、非構造化環境での運用の必要性、および、実験コストを最小化しながら情報ゲインを最大化するための競合する目的のためである。
他分野の成功を踏まえ,人間の意思決定能力を増幅し,固有の欠点を克服し,フィールド実験において原則的意思決定を可能にするための意思決定支援システム(DSS)を提案する。
そこで本研究では,dsssの一般的な用語と6段階の分類法を提案する。
我々は、人工知能やインテリジェントdssを含むdss文献の例と傾向を用いて分類法を構築し、提示する。
最後に,実験設計のための次世代DSSを追求する上で,今後の研究における重要な技術的ギャップと機会を明らかにする。
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