論文の概要: Extracting task trees using knowledge retrieval search algorithms in
functional object-oriented network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08314v1
- Date: Tue, 15 Nov 2022 17:20:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 15:27:54.883489
- Title: Extracting task trees using knowledge retrieval search algorithms in
functional object-oriented network
- Title（参考訳）: 機能的オブジェクト指向ネットワークにおける知識検索アルゴリズムを用いたタスクツリー抽出
- Authors: Tyree Lewis
- Abstract要約: 機能的オブジェクト指向ネットワーク(FOON)はロボットが利用できる知識表現法として開発されている。
FOONは、ロボットがタスクツリーを取得するための順序付けられた計画を提供するグラフとして見ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The functional object-oriented network (FOON) has been developed as a
knowledge representation method that can be used by robots in order to perform
task planning. A FOON can be observed as a graph that can provide an ordered
plan for robots to retrieve a task tree, through the knowledge retrieval
process. We compare two search algorithms to evaluate their performance in
extracting task trees: iterative deepening search (IDS) and greedy best-first
search (GBFS) with two different heuristic functions. Then, we determine which
algorithm is capable of obtaining a task tree for various cooking recipes using
the least number of functional units. Preliminary results show that each
algorithm can perform better than the other, depending on the recipe provided
to the search algorithm.
- Abstract（参考訳）: 機能的オブジェクト指向ネットワーク(FOON)は,ロボットがタスク計画を行うために使用できる知識表現手法として開発された。
フォオンは、ロボットが知識検索プロセスを通じてタスクツリーを取得するための順序付き計画を提供するグラフとして観察することができる。
課題木抽出における2つの探索アルゴリズムを比較し,2つの異なるヒューリスティック関数を持つ反復的深度探索(IDS)と欲求最優先探索(GBFS)を比較した。
そして,最小限の機能単位を用いて,様々な調理レシピのタスクツリーを得ることができるアルゴリズムを決定する。
予備的な結果から,各アルゴリズムは,検索アルゴリズムに提供されるレシピによって,他のアルゴリズムよりも優れることを示す。
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