論文の概要: Active Exploration based on Information Gain by Particle Filter for Efficient Spatial Concept Formation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10934v1
• Date: Sun, 20 Nov 2022 10:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 22:11:15.035386
• Title: Active Exploration based on Information Gain by Particle Filter for Efficient Spatial Concept Formation
• Title（参考訳）: 効率的な空間概念形成のための粒子フィルタによる情報ゲインに基づくアクティブ探索
• Authors: Akira Taniguchi, Yoshiki Tabuchi, Tomochika Ishikawa, Lotfi El Hafi, Yoshinobu Hagiwara, Tadahiro Taniguchi
• Abstract要約: 「この研究は、利用者に質問するロボットの動作」を解釈することで特徴付けられる。 情報ゲインに基づく能動探索(SpCoAE)による空間概念形成のための能動推論手法を提案する。 提案手法は,家庭環境において適切な空間概念を形成する位置を効率的に決定できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.350057408744861
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous robots are required to actively and adaptively learn the categories and words of various places by exploring the surrounding environment and interacting with users. In semantic mapping and spatial language acquisition conducted using robots, it is costly and labor-intensive to prepare training datasets that contain linguistic instructions from users. Therefore, we aimed to enable mobile robots to learn spatial concepts through autonomous active exploration. This study is characterized by interpreting the `action' of the robot that asks the user the question `What kind of place is this?' in the context of active inference. We propose an active inference method, spatial concept formation with information gain-based active exploration (SpCoAE), that combines sequential Bayesian inference by particle filters and position determination based on information gain in a probabilistic generative model. Our experiment shows that the proposed method can efficiently determine a position to form appropriate spatial concepts in home environments. In particular, it is important to conduct efficient exploration that leads to appropriate concept formation and quickly covers the environment without adopting a haphazard exploration strategy.
• Abstract（参考訳）: 自律ロボットは、周囲の環境を探索し、ユーザと対話することで、各地のカテゴリや言葉を積極的に適応的に学習する必要がある。 ロボットを用いたセマンティックマッピングと空間言語獲得では,ユーザからの言語指導を含むトレーニングデータセットの作成に費用と労力がかかる。 そこで我々は,移動ロボットが自律的な能動的探索を通じて空間概念を学習できるようにすることを目標とした。 本研究は,アクティブな推論の文脈において,ユーザの「どのような場所にあるのか」を問うロボットの「行動」を解釈することが特徴である。 本稿では,粒子フィルタによる逐次ベイズ推定と,確率的生成モデルにおける情報ゲインに基づく位置決定を組み合わせた,情報ゲインに基づく空間概念形成法を提案する。 提案手法は家庭環境において適切な空間概念を形成する位置を効率的に決定できることを示す。 特に、適切な概念形成につながる効率的な探索を行い、ハファザード探索戦略を採らずに迅速に環境をカバーすることが重要である。

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